报表/图表制作

项目介绍: 对传统污水处理厂管理方式进行改进，开发一个基于现代网络技术和数据分析技术的城市污水信息系 统 技术选型:前端使用Echarts和Bootstrap框架进行可视化设计使用HTML5和vue组件进行页面开发；后端技术栈 MyBatis+SpringBoot+MySQL+Git+Maven。使用Kafaka与Spark进行数据清理和数据分发 1、数据解析和分发：使用Jsoup工具,获取网页数据，同时使用Spark进行数据处理，可以快速有效地对大量的污 水数据进行处理和分析；通过Kafka与Zookeeper处理Jsoup发送的数据，并传回到Scala程序；基于搭建Kafka和 Zookeeper环境下进行数据分发功能； 2、数据处理部分：用spark框架，在scala项目中，基于StructuredStreaming执行环境，进行数据处理。结合 spark和kafka可以实现大规模、高速、实时的数据处理能力。 3、信息可视化：前端页面设计基于HTML和vue组件，同时以Bootstrap为模版，通过ECharts框架完成页面的布 局和可视化展示 4、配置和管理：利用Mybatis

该项目旨在打造国内比较先进的 olap 数据库。在对接外部 BI 之前首先需要搭建出同类产品如 Doris、starrocks、clikhouse 的 能力如 sql 解析流程匹配添加 ai 能力作为辅助实现 sql 优化快速查询、链路追踪 trace 及集群性能监控。 在项目中我主要完成的是对于系统自监控能力，链路追踪能力。 业绩: 1.完成系统自监控框架技术方向的确定去框架搭建。 2.将系统中性能暴露出来 trace及 metrics 指标监控。 3.集群资源包括存储计算及物理节点的管控。 4.让系统使用我的框架完成线程粒度的监控便于提升系统性能。 5.使用Jaeger将预埋在系统中的metrics上送到prometheus再通过grafana将系统的运行情况展示出来。

Scrapy 是一个用于 Python 的快速高级 Web 爬虫框架，旨在帮助开发者以简单而高效的方式抓取网站数据。Scrapy 提供了一个完整的开发环境，包括请求调度、数据提取、数据处理以及存储等功能。 项目结构 settings.py：配置文件，用于定义项目的设置。 items.py：定义数据结构，用于存储爬取的数据。 middlewares.py：定义中间件，用于处理请求和响应。 pipelines.py：定义管道，用于处理已提取的 Item 数据。 spiders 目录：存放 Spider 类，每个 Spider 类负责从一个或多个网站抓取数据。

1、展示应用平台和管理后台 2、应用页面用户使用的页面展示对应相关数据 3、管理后台配置应用平台相关数据 4、图标增加特色定制

本产品是一款高效的数据处理工具，专为大数据环境下的Excel用户设计。它能够无缝对接并处理任何符合标准的Excel文件，执行一系列精细化操作，如关键字快速查询以精准定位数据，智能去重功能有效清理冗余信息，同时提供重复次数统计，帮助用户深入了解数据分布。此外，还支持一键删除重复的行或列，确保数据集的清洁与准确。处理完成后，产品能够自动生成并保存为全新的报表或图表文件，便于用户直观展示数据成果，提升工作效率与决策质量。

采用媒体查询、rem、自适应布局等方法完成pc端和移动端的适配展示； 对数据进行可视化展示，使数据更直观、更清晰

CRM 系统：钉钉消息订阅和任务同步、Echarts 各种统计图表等； 业绩报表数据；产品投放后台管理；组织架构的优化调整；客诉系统；财务系统；社群系统；教务系统；学员分配系统；百家云直播课程信息；企微应用管理；数据报表分析；

1.在设计阶段--模型创建方面，可用于企业级标准化的全过程正向设计，设计过程的多端跨企业协同，实现正向设计快速建模出图，基于同一项目群展开工作，基于线上平台开展数据统一的高效跨企业协同工作。 2.在设计阶段--模型管理方面，基于标准化，在平台上实现项目的全流程线上化管理，支持多源BIM数据轻量化转换、在线查看，实现多源异构数据的线上整合，统一查看，提高数据传输、文件打开的效率，实现标准化的项目线上化管理。 3.在生产阶段，模型管理方面，可用于设计+算量、造价、生产等以设计BIM数据为源头的一体化应用，实现以设计BIM数据为源头，突破各阶段数据传递瓶颈，支持多参建方计划管理，任务文档自动收归，实现设计、造价、生产阶段的BIM协同集成一体化应用。 4.在施工阶段，模型管理方面，可用于深化设计，对设计模型进行拆解和深化，实现BIM设计模型往施工模型的进一步应用，支持模型上传归档、在线合模、模型审查；另外支持图纸模型的移动端查看，现场巡检管理。

企业内部客户关系管理系统； 主要包括账号管理，客户流转，销售管理，运营管理，数据采集，报表展示等模块 前后端均为团队独立研发

CRM‌是由我司推出的一款专为企业设计的专业软件，旨在帮助外贸企业管理客户关系、提升销售效率和拓展市场。其主要功能包括工作台、系统公告、短信邮件沟通、客户管理、统计、客户关怀、文档管理、工作报告、企业管理等，能够提供统一的客户沟通平台，并支持邮件营销，提供多场景解决方案和支持个性化定制，旨在帮助企业高效管理客户关系等‌。

我负责“青岛高速综合管理驾驶舱”项目的前端开发工作。 ◆ 负责驾驶舱八大模块（基础设施、路网运行、应急调度、出行服务、机电运维、养护管理、项目管理、收费管理）的大屏页面开发和 维护工作，对 Vue/Vuex/Vue-router 有了深刻理解并熟练掌握；负责用 Echarts 实现驾驶舱中五十余个图表、进度条、动态效果的制作， 对 Echarts 暴露接口的使用和封装属性的访问有了深刻理解。 ◆ 负责高德地图扎点、搜索行政区划、地图路线标注、事故范围圆绘制、救援车位置及路径规划实时更新等功能方法的封装及使用。 ◆ 熟练对接各系统接口（青岛高速单点登录系统接口、高德地图接口、高速路各关卡摄像头视频接口、高速工作人员电话接口）。

1、本项目免费应用于企业的人员，部门资产等数据的管理 2、本项目使用springboot框架搭建，持久层使用mybatis以及阿里druid连接池进行数据存储，性能方面能够满足1000QPS并发量，足以满足初创公司的使用 3、gitee上搜索若依，可以下载源码阅读readme进行部署，或者查阅文档 http://doc.ruoyi.vip 使用

根据微医网网站抓取里面医生列表的信息，包括医生姓名, 图片, 职称, 科室, 就诊医院, 擅长, 图文问诊, 视话问诊，医生图片网址。抓取每个医生的具体信息，批量下载医生图片以及批量制作医生名片。 使用的技术包括：requests网络请求，re正则表达式，json数据解析，CSV文件格式文件的读写操作以及docx文档的读写模版的操作

1、首页，展示商品信息，搜索框，轮播图，活动商品，实现登录注册页面，以及用户信息修改 2、商品列表:主要是分类商品的列表展示，调用后台接口拿到数据动态的渲染页面，使用懒加载，每次拿到10条，上拉加载下拉刷新，提高用户体验 3、分类商铺:采用uni-app组件，实现多级分类菜单 4、购物车模块:使用 vuex暂时存储购物车数组，当用户点击加入购物车时，实现购物车商品的添加商品的删除、商品数量的增加和减少、清空购物车、显示购物车所有商品的总价等等。 技术栈:前台: uniapp + request.js + uni-ui组件 + vuex + sass 后台: vue-router + vueX +element Uladmin+ axios + Echartsis+ animate css动画库

背景：为了高速铁路的行车安全，调度人员需要实时准确的了解铁路沿线的气象信息， 从而合理规避突发的隐患，以确保铁路系统的安全运行。该系统的数据流是高铁沿线风、 雨、雪、地震等传感器实时采集数据到防灾基站，防灾基站通过 OPC 协议将数据打包上 传到自然灾害服务器，自然灾害服务器将数据分析处理存储后分发到已连接的客户终端， 如行调终端，工调终端，工务段终端，维护终端等铁路局的各个相关部门。各终端根据 各自职能显示数据及处理结果。 贡献：完成初代自然灾害监测系统的服务端和客户端的软件开发，包括数据采集，存储 分析，数据转发及展示。后期，毫无保留地为系统的二次迭代提供了技术支持。

该园区系统主要面向模具制造企业、园区运营商及地方政府，旨在解决传统模具产业面临的资源分散、生产效率低、环保治理难、协同能力弱等问题。通过智能化升级，该方案助力企业降低运营成本、提升高端制造能力，同时推动区域产业向绿色化、集约化转型。

对电子商务平台上的产品的评论数据进行分析和挖掘，可以为潜在买家提供有用的购买建议，还可以发现产品在某些方面存在问题。本文基于电商产品的评论数据，研究电商产品评论的情感分析及可视化, 首先，采集电商产品的评论数据，为后续的研究提供数据支撑。选取京东商城作为评论数据采集的目标源网站，并对其进行分析，再基于网络爬虫技术设计、编写数据采集程序，并确保数据采集程序可以正常运行。对采集到的电商产品评论数据，存储到数据库中，方便后续使用。 其次，对采集到的电商产品评论数据进行情感分析及LDA主题分析，使用数据清洗、分词、去停用词等对评论数据进行预处理，使用Word2vec模型对评论数据进行向量化表示，为提取评论数据的深度情感特征，使用栈式自编码网络对评论数据做特征提取，使用LSTM模型对评论数据进行情感分析，对情感分析后的积极评论和消极评论分别进行LDA主题分析，分析评论数据中的潜在主题。 最后，对电商产品评论数据的情感分析结果和LDA主题分析结果进行可视化，设计并实现分析结果可视化系统，以饼图、词云图和表格的形式展示评论数据的情感分析结果和LDA主题分析结果，提供清晰、直观的可视化展示

1，我负责过数据中心，指标管理，考勤等多页面的前端网页开发 2，我开发过项目通用模组，提高项目代码的复用性和可维护性 3，将angular项目转移为React项目，提高项目运行效率

定制桌面PC软件应用服务，支持企业公司和个人的，工控软件开发，生产管理工具，个人应用等。 1.熟练使用Python语言，桌面应用，，后端服务器接口开发， 2.熟练应用vue3+js+antdv前端开发单页应用，个人主页，公司主页。 3.一些运维技术

1.该项目使用 Vue-cli 搭建项目基础框架，确定、技术栈 2.配置路由，创建各级路由组件，封装接口模块、请求模块，搭建项目结构 3.配合使用 element-ui 构建各个组件静态结构，封装公 共组件 4.使用 localStorage+vuex 实现数据的持久化存储 5.使用 axios 动态获取数据进行页面数据渲染 6.采用 git 提交数据到远端仓库