掌握 Java 、Python、 MySQL 和 Oracle、 MongoDB等数据库
掌握vue等前端开发知识
熟悉 Spring Boot基本开发, Mybatis-Plus , Nacos , RabbitMQ等开源框架
运维方面熟悉Linux操作,部署
智慧交通AI管控平台
技术架构:Spring Cloud + Flink + TensorFlow + Neo4j
核心突破:采用多模态交通流预测模型,融合卡口摄像头、地磁线圈、GPS浮动车等10+数据源,通过Flink实时计算引擎实现秒级路况更新,预测准确率达92%(传统方法仅78%)
设计动态信号灯优化算法:基于强化学习构建数字孪生路口模型,通过Q-Learning动态调整红绿灯周期,试点区域通行效率提升27%
开发分布式轨迹分析引擎:利用GeoMesa处理千亿级时空数据,实现套牌车识别、高危路径预警等业务,查询性能较传统方案提升40倍
突破性解决海量视频分析难题:采用GPU容器化+FFmpeg硬件加速,单节点处理200路视频流(行业平均50路),延迟控制在300ms内