SHELL

客户是一个迅速发展的企业，由于人力资源管理变得日益复杂，现有的人力资源管理工具已经无法满足需求。为了提高招聘和员工管理效率，客户决定开发一个智能平台来整合人力资源管理的各个环节。该平台的目标是实现高效的人力资源管理，促进组织内部的协作和沟通，并提供全面的数据分析和报告功能，以便客户做出更准确的决策。通过接入ChatGPT，客户希望为员工和管理者提供更好的用户体验，能够回答常见问题、提供指导和建议，并帮助解决一些简单的问题或任务。这将极大地减轻人力资源团队的负担，并提高整体工作效率。系统中包含的功能包含但不仅限于：提供招聘流程管理，包括发布职位、筛选简历、安排面试和评估候选人等功能； 允许客户在平台上发布招聘信息，并能自动将招聘信息推送至各大招聘渠道，如社交媒体和招聘网站； 提供人员档案管理、员工信息维护、奖惩记录管理等功能，确保人力资源数据的准确性和一致性； 支持薪酬管理，包括计算工资、发放工资、管理加班和福利等事项；根据项目需求和员工技能，提供智能化的人员分配功能，以便更好地调度和管理人力资源； 提供绩效评估标准和流程的设定，支持定期评估和反馈，以及对员工的绩效进行跟踪和分析； 生成

通过shell脚本处理日常运维工作中的冗余事件。比如：一键化部署LNMP、定时备份数据库的数据、定时拉起服务的脚本、文本数据处理等等。 通过各类脚本减少运维工作中重复工作量，提高工作效率。

1.使用大数据平台处理公司内部的各类数据，支撑各兄弟部门的业务开展。 2.对大数据系统提供JAVA方面的技术支持，同时负责数据ETL工作。 3.技术栈：Java, scala, python, spark, hdfs, doris, redis, mysql, ranger, atlas(elasticsearch, cassandra), kafka, canal, datax, logstash, lua, azkaban, dolphinscheduler。 4.提炼需求，开发数据中台。

项目主要是为政府工作人员调查农业状况以及各种环境数值进行数据报表分析及展示。项目由多家公司负责研发，主要分为基础数据管理系统、大数据分析系统、物联网系统以及智慧农业门户系统，本公司负责数据管理系统开发，远程获取物联网采集的数据进行展示。 1.负责与其它系统对接接口，以及基础数据后台展示和大屏报表开发。

1）、项目模块：主要有特产销售模块、门票销售模块、酒店销售模块、优惠券、积分营销模块、订单模块等组成； 2）、负责内容：需求分析和需求设计，系统架构和系统分析设计，优惠券、积分营销模块开发等； 3）、难点：1、对接平台多，数据不一致性高；2、涉及抢券和秒杀，高并发下如何保证数据一致性和可用性；3、客户场景多，如何保证各种意外下数据的一致性；

由于在传统数据库的业务数据越发膨胀，以及数据的冗余,复杂等不利因素，故需要将原本在Oracle、MySQL、DB2中的数据进行迁移。由于数据的本身和现在新平台上的数据的不一致和数据结构的不同, 需要进行对业务逻辑重新分析并获得业务人员的批准后，在新的平台按照分析后的业务逻辑以及数据源部署在新平台上，并适配于各个地区的业务。

基于风险指引、行业规范、数据统计等方面的要求，人民银行、银监会、外管局等监管机构为了更好的采集、统计、分析数据建立了多套监管系统，对银行及非银行金融机构的日常运行数据进行采集、监控，要求银行业及非银行金融机构定期或不定期报送数据。由于银行的数据信息量大，差异大且数据格式复杂、不统一，很多系统之间的数据无法共享，进一步加剧了银行报送的压力。而且，各个监管报送系统建设的时期不同，数据来源与架构各异，也为银行进行统一数据治理和IT规划带来了诸多不便。随着银行业监管呈现规范化、全面化发展，监管范围势必进一步涵盖银行的所有业务，涉及的报送文件也必然样式繁多且报表之间的校验关系更加复杂。多套报送系统同时存在不仅增加了银行系统运维成本，也让银行疲于应对新业务发展带来的各种监管变化。于是便为客户提供了一套完整的能够支持EAST、MAST、反洗钱、风险内评的解决方案，并添加统一认证平台进行登录控制。

1.激光随动系统，两个分离的无沟通的摄像头，分别识别屏幕上的红绿颜色光点，红色为随意操作激光，绿色为随动激光，红色移动，绿色便追随移动 2.我本人负责Python代码的开发，OpenCV开发和摄像头参数，PID参数的调整，

为上层其他应用提供消息服务： 主要功能为：对邮件、短信、站内信等各种方式的消息进行实时发送，延时发送。消息管理，二次开发。 个人负责： 对该服务的设计，开发，维护，以及产线支持等。 遇到的问题： 在使用过很长一段时间后，消息量数量级增长，在各种检索条件下消息查询的延时比较高。 解决方式：业务内和业务外两方面对其进行优化

项目描述 1：根据公司的需求需要给医生提供一个直播的平台，实现医生之间经验的分享，疾病的交流。对患者进行疾病的诊断，预防，产品介绍。以及对业务方的活动进行直播等。通过该直播中台，打通了在app，和公众号对医生，疾病等场景对其提供一套完善的推荐直播内容。 责任描述 1：参与需求评审会议，了解产品的功能点，问题点，对接方等，以及对当前迭代的工作量有一定的预期。 2：在直播中开发对接zoom的直播流推送到腾讯云，通过对接腾讯云的云直播及云点播的接口开发实现直播回放的生成，客户端通过腾讯云的拉流地址进行直播的观看。 3：开发阿里云的分布式定时任务，结合zoom和腾讯云，实现直播状态：未开始，直播中，已结束，回放。这4种状态的流转。 4：开发后台管理模块，对直播进行创建，修改，上下线，搜索等基础功能。对客户端开发直播列表，详情，评论，送礼物等直播相关接口。 5：对负责模块的相关接口进行流水线的发布，对接前端，冒烟自测，配合测试提测，产品进行验收等工作。

在本项目中，我们成功地构建了一个功能丰富的数据可视化平台，该平台分为以下几个核心功能模块： 数据大屏展示：为用户提供了一个动态和交互式的数据可视化界面，能够实时展示和监控关键业务指标。 设计稿展示：提供了一个集成的平台，让设计师能够上传和展示他们的数据可视化设计稿，供其他团队成员查看和反馈。 大屏数据编排：使用户能够自定义和编排大屏上的数据展示，包括选择不同的数据源和可视化组件。 作为项目的核心开发者，我负责以下任务： 后端开发：利用Node.js和MySQL搭建了平台的后端服务，实现了数据处理和API提供。 前端开发：使用Vue.js构建了前端展示层，实现了数据的动态加载和实时展示。 服务器配置：通过配置Nginx服务器，确保了用户访问数据大屏时的高性能和高可用性。 脚本编写：编写Shell脚本来自动化部署流程，提高了开发效率和发布的稳定性。 通过这些技术的综合应用，我们最终实现了一个既美观又高效的数据可视化平台，极大地提升了客户对数据分析的能力和效率。 在开发过程中，我们遇到了一些技术难点： 数据实时性：通过建立WebSocket连接，实现了数据的实时更新，保证了大屏数

该项目主要是为公司销售开发的一套客户关系管理系统，旨在帮助销售更好的完成自己每月的业务目标。主要有客户基本信息跟销售基本信息模块、新客户的渠道来源模块、客户等级判定模块、销售跟客户绑定模块、销售业绩计算模块。销售通过查看有下单意向的客户去完成自己的销售业务，客户下单以后销售可以通过交互模块跟商城完成订单的发送和后续的订单维护，也可查询自己所有客户的订单详细信息、自己每月的绩效核对。在跟每个客户的业务中有什么问题也可以记录在该系统中，这样整个销售过程的沟通和进度都有了一个完整的记录，可以通过查看这些记录来找出自己销售中的一些常见问题加以修正。

1、项目为web端：主要模块有运维中心，消息中心，ai中心，实现用户通过服务对硬件的不同配置进行管理，实现定制化功能 2、负责模块： 事件处理，运维中心，消息中心 3、难点： 该项目主要难点在于模拟xshell对第三方的服务器进行校验并通过脚本形式进行解析

1.前端包含遥控车方向控制、当前移动状态、摄像头显示，后端包括webrtc服务、websocket服务控制小车 2.前端、后端个人完成，使用了python、vue、ffmpeg、shell、docker、nginx 3.使用者可以控制遥控车移动、摄像头实时显示，可以作为家庭监控摄像头使用，开启人脸识别功能可以监测是否陌生人进入，用frp做了公网映射只要连接上公网任意地方都能远程控制小车与观看摄像头

什么是企业资产管理？ 企业资产管理 (EAM) 是软件、系统和服务的组合，用于维护和控制运营资产及设备。 其目的是优化资产在整个生命周期的质量和利用率，提高正常运行时间并降低运营成本。 企业资产管理涉及工作管理，资产维护、规划和调度，供应链管理以及环境、健康和安全 (EHS) 举措。 在物联网 (IoT) 时代 - 从阀门到车辆等一切事物都可以通过传感器和系统连接起来，从业人员正在将高级分析和人工智能 (AI) 融入 EAM。 可使用 AI 技术分析从物联化资产收集的数据。 由此产生的洞察可帮助维护团队做出更明智的决策，提高效率，进行预防性维护，并最大程度地增加对其物理资产的投资。 探索企业资产管理解决方案 EAM 与 CMMS 有什么区别？ EAM 通常与计算机化的维护管理系统 (CMMS) 相关联，但如果仔细查看 EAM 与 CMMS 就会发现它们之间存在不同。 CMMS 可以是 EAM 的一个方面。 它侧重于集中信息以促进和自动执行维护管理流程。 EAM 是一种资产生命周期管理方法，可支持资产从购买到处置的性能。 了解有关 CMMS 的更多信息 企业资产管理为何重要

该系统从开发至服务器部署以及运维均是独立操作 在一个面向多企业用户的 ETL(Extract, Transform, Load)调度平台中，负责设计和实现了一个高度可用的 数据 API 管理系统。该系统为技术人员提供了一系列 API 生成方式，使得他们能够方便地拉取和管理数据，包 括但不限于 API 配置、访问密钥、数据解密秘钥以及 API 调用次数统计和管理。系统通过采用现代微服务架构， 实现了高性能和高可用性。  后端：Spring Boot, MyBatis  服务注册与发现：Nacos, Consul  前端：Vue.js, jQuery  日志管理：Log4j  数据加密：AES 加密算法 1.负责 API 管理模块的开发，实现了动态 API 部署，支持一键 SQL 部署，自动生成 API 文档，提高了客户 操作的便捷性。 2.设计并实现了基于 Key 的权限控制系统，并采用 AES 算法进行数据加密，确保了数据传输过程的安全性。 3.开发了高可用的分布式 API 模块，通过动态部署接口并引入路由策略以及负载均衡技术，增强了系统的 可靠性和伸缩性。

功能模块 1、客户经理拜访零售户的轨迹记录和展示 2、拜访数据的统计 3、卷烟销售数据 4、档级测评信息 5、经营异常反馈、任务管理、决策预警菜单 职责 1、功能开发 2、需求对接，任务安排。

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该自定义shell解释器的整体框架主要包含一个启动代码文件sh.c，该文件负责整个shell的启动和控制。在该解释器中，可以调用外部命令，如ls、help、cp、rm、mv等。另外，解释器内置了对管道、重定向和后台执行的语法解析。 sh.c文件充当整个shell解释器的入口点，负责解析用户输入、调用相应的命令执行函数以及处理语法解析。整体框架可划分为以下主要部分： 启动和初始化： 在sh.c中，包含启动和初始化的代码，负责设置解释器的初始状态、环境变量等。 用户输入解析： 通过读取用户输入，sh.c对输入的命令进行解析，分析命令中的参数和选项。 外部命令调用： 根据解析的结果，sh.c调用相应的命令执行函数。这些函数在其他文件中有定义，用于处理具体的命令逻辑。有单独的文件实现ls、help、cp、rm、mv等命令的执行逻辑。 语法解析和控制流： sh.c内置了对管道、重定向和后台执行的语法解析。在用户输入中识别这些语法结构，并采取相应的措施，建立管道、设置文件重定向以及后台命令解析。 错误处理： sh.

1.项目分为商品信息设置、商品分类设置、商品详情设置、支付等，以上功能后台使用springboot、redis、rabbitmq等技术，前台使用vue、jq等技术实现对应功能