1.【路径规划引擎】
1.1 项目简介
路径规划是地图业务的核心业务之一 ，目标是输出骑行驾车步行路径规划服务。路径规划服务的核心难点之一是在全国搜索图范围内如何提升搜索速度。按照业务场景，路径规划服务分为ToB和ToC 两种主要场景。ToB服务对响应时间要求高，除1对1路径规划服务之外还需要提供N2One, One2N, N2N 多种场景。ToC服务的目标在于为用户提供更加丰富的路径，如避免高速，避免收费，高速优先，躲避拥堵等，除此之外，导航服务也是ToC服务重要组成模块之一。
1.2 主要负责
基于CH算法的ToB引擎，主要包括解析路网数据，构建CH搜索图，搜索路径三个主要模块；
基于Dijkstra的调度引擎，复用搜索堆在原始图搜索
基于CRP算法的ToC引擎，主要包括解析路网数据，搜索图分割，定制化搜索策略，搜索路径四个模块；
导航指令生成服务，主要包括路口模型建模，指令合成模块
2.【品牌广告搜索】
2.1 项目简介
搜索广告是包括百度搜狗360在内有搜索业务的公司的核心项目。搜索广告大体可以分为竞价广告和品牌广告两部分，竞价广告按照搜索相关性，广告主费用召回排序广告；品牌广告则针对大广告主进行精准广告召回，广告样式相对普通竞价广告要更加复杂
2.2 主要职责
品牌广告搜索检索端主程，主要负责建立索引，索引更新，广告召回，TCP网络框架。提供稳定高性能的广告召回业务。
索引的主要流程是没小时从Hadoop 集群获取最新广告物料，服务端实现一个专门线程监听物料拉取，物料拉取完成后解析物料，将解析后的物料加载到倒排表，完成加载后使用读写锁的方式替换进程中旧的索引。召回广告的主要流程首先是对query 进行解析，分词后过滤掉非品牌广告请求后在索引中查找，对召回的所有物料进行相关性计算以及排序，最后返回相关性最高的广告。
TCP网络框架部分，对libevent进行改造封装成库，提供高效的TCP服务，称为组内的通用框架之一。
3 【指数相关性分析】
3.1 项目简介
从中证指数公司获取全部指数成分股，以及成分股占比数据，计算各指数之间的相关性并生成热力图。
工具的github 地址为 https://github.com/ce39906/self-practices/tree/master/pycode/stock_indices
3.2 主要职责
使用pandas 解析获取的所有中证指数数据，保存每个指数对应的成分股的权重，数据中的一些指数只包含前十大权重股的权重，对这些指数中其他成分股的权重按照平均分配的方式设置。
下一步是对所有指数进行向量化。向量化的方式是统计出所有指数全部成分股作为向量的全部维度。
针对每个指数对应的向量，首先将向量值全部设置为0，然后在向量上为成分股对应的维度赋值。
将每个指数都向量化后，合并到一个pandas dataframe中，dataframe中的每一列代表一个指数对应的向量。获取dataframe后使用corr()方法获得协方差矩阵，然后使用seaborn 绘制。
4 【北邮人论坛招聘信息抓取】
4.1 项目简介
模拟登陆北邮人论坛，使用requests以及bs抓取每日招聘版以及跳槽版信息存储至mysql并使用matplotlib 绘制趋势图。具体见https://ce39906.github.io/2019/04/15/%E6%8A%93%E5%8F%96%E5%8C%97%E9%82%AE%E4%BA%BA%E8%AE%BA%E5%9D%9B%E6%8B%9B%E8%81%98%E7%89%88%E5%8F%8A%E8%B7%B3%E6%A7%BD%E7%89%88%E6%AF%8F%E6%97%A5%E5%B8%96%E6%95%B0/