Java

1.针对呼叫中心系统中广泛应用的 Avaya 全线产品做全面的性能监控。 2.Avaya产品线的产品有很多（AES CM SMGR ASM等等），各个产品之间相互配合来实现呼叫中心的功能，每个产品又有自己的逻辑以及算法规则，呼叫中心的运维不仅要熟悉各个产品，而且每天的例行检查也是一件繁重的工作，有APT做辅助，可以帮助运维尽早发现潜在问题，减轻运维压力，同时为客户节省了运维和人力成本。 3.两部分组成，采集探针+配置管理。技术架构：Java(SpringBoot)+Lua+Redis+Mybatis+PostgreSql+Vue3

1、大数据湖仓架构： 数据湖存储：格式：hudi（parquet,orc,json），HDFS，OSS，元数据管理Atlas 计算：数仓OLAP分析clickhouse、druid、CarbonData、kylin、MongoBD、MPP(Greenplum,GaussDB)，工作流Oozie，批处理Pig，分布式实时计算Storm、Spark Streaming、flink，分布式消息Kafka、pulsar，交互式内存分析与数据挖掘Spark、Impala、Presto、OpenLooKeng，机器学习 训练：Mahout、TensorFlow Caffe、PyTorch，推断：TensorFlow Lite、Caffe2go、CoreML。 2、大数据服务管理中台： Auth&access权限控制，数据资产目录管理服务，数据分级接口服务，BI、davinic、zeppelin、Kibana、离线、在线、交互计算服务、机器学习、深度学习服务、任务调度，资源动态分配、数据安全、平台运维。

主要是根据数控机床周边环境的数据，如震动，声音，温度，湿度等，分析数控机床的运行状态，当检测到异常状态时，及时给管理员反馈报警信息。同时利用机器学习，分析机床的历史运行数据，学习正常和异常行为模式，从而预测未来可能发生的异常情况

1.首页 对大数据仓库整体运行情况进行展示，可以看到任务、数据存取、模型、服务等情况，具体包括大数据仓库数据全生命周期流程图、抽取任务总数、数据存取总数、模型总数、服务总数等。 2.数据资源监控 对数据和资源情况进行监控，通过对数据总量、数据源种类、数据量统计、数据总量曲线和实时抽取任务的监控，可实时了解大数据仓库数据来源存储等情况，及时发现问题，防患于未然。 3.数据源管理 3.1新增源 平台可以对接传统关系型数据库及常规大数据环境数据库，需具备良好的可扩展性及兼容性。关系型数据源包括MYSQL、ORACLE，大数据数据源包括HIVE、IMPALA；选择一个数据源类型后，在新增窗口中维护源名称、IP地址、端口号、数据库名称、用户名和密码，数据源测试连接成功后点击确认即可成功新增一个数据源。 3.2源数据治理 平台可以对接入源中的表数据进行管理，可修改表名、表备注，可修改字段名备注、可查看表详情、可查数据详情。 4.数据采集 4.1数据资源库概况 数据资源库概况展示大数据仓库抽取的源数据情况，详细展示每个资源模型所属目录、空间容量、数据量（行）、描述以及更新时间，并可对资源模型进行相关

技术栈 开发框架：UniApp 设备通信：MQTT协议、WebSocket、蓝牙BLE API 后端交互：RESTful API（Node.js + golang） UI组件库：Ant design vue+自己封装UI库 辅助工具：微信开发者工具、HBuilderX、Apifox、Wireshark（抓包调试） 项目背景 开发一款面向智能家居场景的微信小程序，用户可通过小程序远程控制灯光、空调、安防设备等物联网硬件，并实时查看设备状态。项目需兼容多品牌设备接入，核心功能包括设备绑定、实时控制、状态同步、异常报警等。

1、国产化可控硬件：国产化适配跨平台高校运行能力、龙芯鲲鹏等国产适配，国产中间件，数据库性能优化。 2、网络安全：数据安全传输加密能力、异网互通安全访问平台、商用密码加密、数据存储密码加密 3、大数据：潜力智能化采集与感知能力、物联网数据实时感知、行业大数据治理采集、异网数据安全互通；潜力大数据治理与分析能力、科学治理、建模分析、数据可视化。 4、AI机器学习：AI机器学习底座支撑服务能力、模型算法、机器学习、神经网络、智慧预测。 5、业务应用：仿真演练与精准动员效能评估、仿真演练、准确测算、动员效能评估 ，应急应战指挥与智慧化辅助能力、平时服务、急时应急、战时应战、任务规划分析，军民融合协同联动能力、军区业务融合、智慧征兵、退役管理、民兵管理，国防教育与 动员宣传能力、国防教育全媒体触达、动员宣传精准投放。 6．人工智能： 算法：最优化车辆路径规划算法，动态时间规整算法，模糊控制算法，银行网点金额现金存款预测模型、区域潜力资源预测模型、潜力资源动态调配预测模型等。 深度学习：训练：Mahout、TensorFlow、Caffe、PyTorch，推断：TensorFlow Lite、C

百度搜索引擎后台索引检索系统： 搜索引擎（英文名：search engine），是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出指定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。 [

开发智能护理记录单生成系统，降低护士60%文书工作时间 实现飞利浦监护仪数据自动采集，数据推送峰值19w/日 设计持续用药自动计算模块，减少100%人工计算错误 主导完成医院网络规划（VLAN划分+WiFi组网）

本系统主要面向保税仓内的仓储企业，为仓储企业提供一整套商品库存管理方案，包括商品信息、入库、理货、上架、订单管理、波次管理、生成波次、PDA拣货出库、库存管理、库存流水、库存锁、出库单出库、库区管理、库位管理、容器管理、基础参数、移库、盘点等；与第三方平台对接获取订单，如拼多多、小红书、唯品会、行云等十几个平台。

主要是面向6-15的少儿编程 随着信息技术的飞速发展，互联网在教育领域的应用日益广泛，传统的教育模式和教育资源虽然丰富，但在满足个性化学习、随时随地学习方面存在局限。因此，开发一个专注于少儿编程的网站，旨在通过线上平台，为孩子们提供一个寓教于乐、内容丰富的学习环境，成为当前教育领域的一大热点。

本项目为【创刻宇宙】公司的官网，向客户/用户展示了公司开发的6款AI产品，为用户提供了AI产品的使用入口。 包括官网在内，该项目还包含了6款AI产品的开发。这6个AI产品以“AI agent”为核心，打造了功能、性格各异的几位人物，旨在丰富用户的对话体验和游戏需求。

1.用户可以自主选择所需景点的讲解语音，方便自由探索，无需额外花费请导游。 2.在游览景区的过程中，搭配讲解语音学习景点的历史、文化等内容，提升对景区的理解和认知水平。 3.提供的景点讲解语音非常丰富，覆盖各个热门景区，用户只需搜索景区名称，即可快速获取相关讲解语音。 4.应用功能多样化，支持在线试听、在线搜索、推荐景点、快速定位、中英文切换等，满足用户的各种需求，并提升旅游体验。 5、本应用主要使用了多线程、jetpack等MVVM架构技术。

这个项目主要面向快递公司经理，为其设计公司的管理系统以及数据分析系统。其特色在于能够使用matlab根据住户居住位置数据、收货位置数据、以及发货密度数据形成相应的等高线图，能够帮助公司领导在设置快递站点时提供参考意见。

在数字化时代，随着企业业务的快速增长，信息安全与合规性已成为企业可持续发展的基石。面对层出不穷的网络威胁、数据泄露风险以及严格的行业监管要求，如何及时发现并响应潜在的安全事件，成为了每个企业必须面对的重要课题。 在此背景下，日志审计系统应运而生，它作为信息安全管理体系中的关键组成部分，扮演着“数字世界的守护者”角色。日志审计系统通过全面收集、集中存储，为企业提供了一扇洞察系统运行状态和安全态势的窗口。 本系统旨在构建一个高效、智能、可扩展的日志审计平台，旨在帮助企业： 1．提升安全防御能力：通过实时监控日志数据，及时发现异常行为、潜在的安全威胁和入侵尝试，为安全团队提供快速响应的依据，有效遏制安全事件的发生。 2．确保合规性：满足国内外各类信息安全法规和标准（如GDPR、HIPAA、PCI DSS、等保2.0等）对日志记录、保留、审计的要求，降低合规风险。 3．增强决策支持：提供丰富的报表和可视化分析工具，帮助管理层全面了解系统安全状况、性能表现及用户行为，为业务决策提供有力支持。

1,面对目前所有广告公司，经纪人，头部，腰部红人，及部分对短视频数据有需求的公司 2,实现红人数据分析，作品表现，直播带货情况，电商产品数据分析，及个人账号数据监测，数据趋势等 3，负责整个系统搭建，底层服务开发 4，日常运营工具开发，数据恢复等工作

开发环境：腾讯云+智谱大模型 开发技术：SpringBoot2.0.3+Nacos1.5.0 +Mysql8.0.11 + Kafka2.1.7 项目描述： 万达广场小程序，面向C端用户以提供停车、领券、社交等偏工具和交易的功能为主，通过【AI时空】、【停车缴费】、【次元宇宙】等在线功能的完善和运营，在万达广场线下等位(通过扫码/等位页面跳转)期间探索猎奇、日常场景里的陪伴娱乐提升活跃度和粘性，给广场、商户的线下业务和交易导流方面发挥作用进而带动线下业务。 项目职责： 本人在【AI时空】的开发包括： 1、主要负责数据模型的建立，与智谱接口对接，以及主要功能模块的开发方案设计和开发工作。 2、协调各方资源，把控项目进度，保证项目按时提测上线。 职责描述： 1、通过WebSocket实现与C端用户建立连接并鉴权，将智谱大模型响应实时同步到C端用户，实现流式双向通信。 2、WebSocket集群监控，对运行WebSocket服务的多个服务器节点进行状态监控和管理，以确保服务的可用性、性能和健康状态。 3、通过Spring Event+线程池实现AI聊天数据的异步存储。 本人在【停车缴费】

1、简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手； 2、动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效； 3、调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”自研调度组件并支持集群部署，可保证调度中心HA； 4、执行器HA（分布式）：任务分布式执行，任务"执行器"支持集群部署，可保证任务执行HA； 5、注册中心: 执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行。同时，也支持手动录入执行器地址； 6、弹性扩容缩容：一旦有新执行器机器上线或者下线，下次调度时将会重新分配任务； 7、触发策略：提供丰富的任务触发策略，包括：Cron触发、固定间隔触发、固定延时触发、API（事件）触发、人工触发、父子任务触发； 8、调度过期策略：调度中心错过调度时间的补偿处理策略，包括：忽略、立即补偿触发一次等； 9、阻塞处理策略：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略，策略包括：单机串行（默认）、丢弃后续调度、覆盖之前调度； 10、任务超时控制：支持自定义任务超时时间，任务运行超时将会主动中断任务； 11、

1、本方案面向五六线乡镇、村镇实体生产制造业商家。 2、本方案解决是市面上的结构化saas进销存服务平台体量够大、流程复杂、操作晦涩难懂的弊端，是一款经典的小而美的进销存软件。 3、本产品业务涵盖企业员工管理、客户管理、供应商管理、采购、销售、资金相关模块。技术选型springboot、vue、mysql、redis、nginx

本方案为商城购物系统，主要解决了商城系统在高并发的环境下的系统崩溃和流量防护问题，相比于市场的大部分系统，本系统主要采用最新的SpringCloudAliba的微服务架构，系统更加稳定可靠,是一款基于 Vue.js 和 Spring Cloud Alibaba 技术栈开发的电商平台，采用前后端分离架构。项目实现了商家端（权限管理、商品管理、广告管理）和用户端（用户注册与登录、商品搜索、购物车管理、下单支付、秒杀等功能）的核心功能，涵盖了电商平台的基本操作流程。通过该项目，深入理解了电商系统的架构设计、分布式开发和性能优化，提升了系统的可扩展性和开发效率。

面向用户及解决问题： 本系统面向金融行业的中大型企业，旨在解决业务流程复杂、数据处理效率低、系统集成困难等问题。通过智能化的业务流程管理和高效的数据处理能力，帮助企业提升运营效率、降低运营成本、优化决策支持。 系统特点： 技术先进：采用Java全栈技术栈，前后端分离架构，确保系统的高性能、高可用性和高扩展性。 功能完善：涵盖客户管理、业务流程管理、数据分析、报表生成等核心功能模块，满足企业全方位需求。 安全性高：采用Spring Security框架，支持多级权限管理、数据加密传输、日志审计等功能，确保系统安全可靠。 用户体验好：前端采用Vue.js和Element UI，界面美观、操作便捷，提升用户满意度。 技术选型： 后端：Spring Boot + Spring MVC + Hibernate，确保后端开发高效、稳定、可维护。 前端：Vue.js + Element UI，实现前后端分离，提升开发效率和用户体验。 数据库：MySQL 8.0，支持高并发、高性能的数据存储和查询。 中间件：Redis用于缓存，RabbitMQ用于消息队列，提升系统性能和可靠性。 容器化：Docker