技术能力

本人有10+年的项目开发经验，主要开发语言是Java，次要开发语言有NodeJs，Python，做了6年的开发Leader，有多年的项目管理和团队管理经验，擅长IOT，高并发，多线程开发，有丰富的项目实施解决方案，本人热爱技术，乐于交流，有责任心，良好的编程习惯以及编码能力！

善于运用ChartGPT和DS解决编程中的疑难杂症。
善于运用Cursor智能体辅助编程，节约编程时间。

掌握技能：
1. 扎实的Java基础，熟悉常用的集合，NIO，多线程，高并发（JUC），异步等。
2. 精通Spring体系，如Spring，SpringMVC，SpringData，SpringBoot，SpringCloud等。
3. 精通常用数据库MySql，Redis，MongoDB，Clickhouse以及SQL优化。
4. 熟练使用常用前端技术，HTML，CSS3，JavaScript，JQuery，Ajax。
5. 精通TCP/IP，MQTT，HTTP，HTTPS，WebSocket协议。
6. 精通常用消息队列Kafka，RocketMQ。
7. 熟悉高性能服务器Netty，Tomcat等Web服务器。
8. 熟悉AWS相关服务（EC2，Lambda，ECS/EKS，S3，RDS，DynamoDB，ALB/NLB，CloudWatch等）
9. 精通JVM内存结构模型，技术调优等。
10. 精通使用Docker，K8s等容器化技术。
11. 精通Linux系统以及Shell脚本。
12. 精通缓存机制，常用Guava，Caffeine本地缓存，Redis二级缓存，Memcache等。
13. 精通常用构建工具mvn，gradle，以及部署工具Jenkins。
14. 熟悉大数据开发模式，使用过Hadoop，Hive，Hbase，Flink。
15. 熟练掌握定时任务框架PowerJob，Quarz。

项目经验

dms cloud
中国电信某个大区下的所有网关设备的组网IOT服务。旨在解决所有网关的在线状态，设备属性，流量统计，下挂设备，报警提示与处理，OTA升级，权限处理等。
项目架构：
项目拆分成3个微服务
1. IOT服务（负责设备长链接与身份认证）
2. dms web（负责前端展示与权限分配）
3. dms service（负责用户注册，设备组网，设备控制，设备查询，状态上报，报警处理，设备OTA升级，批量处理，日志处理等）
主要责任：
1. 负责dms service的所有功能。
2. 负责整体业务架构。
3. 整体功能测试。
技术架构：
springboot，nacos，kafka，mysql，clickhouse，redis，powerjob，git等。
技术难点：
处理百万级设备，网关每分钟上报一次状态信息，状态信息有20多个字段，高并发，数据清洗，存储等。


life2
智能灯泡是智能家居的重要组成部分，随着物联网（IoT）技术的普及，用户对高效、便捷的家居控制需求不断增加。智能灯泡不仅可以远程控制开关和亮度，还支持语音控制、定时功能和调节色温，提供个性化的照明体验。通过与其他智能设备联动，智能灯泡能实现智能场景模式，如自动调节亮度、模拟日光变化等，提升居住环境的舒适度和节能效率。

该项目是智能灯泡组网，展示，控制，场景，自动化，单控，组控，OTA升级等所有业务功能，包括Wifi协议，Zigbee协议，Matter协议，BLE协议等智能硬件！

主要职责：
1. 跟前端制定需求以及解决问题。
2. 构建项目，技术架构，分配任务。
3. 编码：编写业务代码，处理技术难题（数据库设计，分布式，多线程，技术调优，性能瓶颈）
4. 测试：整体测试，业务测试等
5. 容器化部署（k8s）

股票量化系统
股票量化系统利用大数据和算法模型对市场数据进行分析，帮助投资者实现自动化交易和风险控制。随着金融市场信息量激增，传统的人工分析方法已难以满足高效决策的需求。量化系统通过机器学习、统计分析等技术，精准捕捉市场趋势，自动执行买卖策略，提高交易效率与准确性。系统可根据不同的投资风格定制策略，提供实时监控、风险评估及资金管理等功能，助力投资者实现科学化、系统化的投资决策。
“棱镜数据” 股票分析平台，该平台结合量化分析、数据挖掘和算法优化，帮助投资者更科学地进行股票分析和决策。
功能模块：
1. 大盘指数分析。
2. 个股财报查询以及财报预告。
3. 股票画像与字典。
4. 股票板块数据。
5. 股票排行榜。
6. 策略分析。
7. 新闻抓取与分析等等…

具体负责：
1. 系统的功能性需求与产品定义。
2. 系统架构与技术选型。
3. 数据采集与清洗储存。
4. 具体功能编码实现。

项目亮点：
1. 对新闻数据的实时抓取。
2. 通过NPL对新闻进行拆解，语义分析，抓取关键字。
3. 通过关键字匹配行业，概念，地域，主营业务。
4. 拆解主营业务的上下游原材料成分，按权重比例做画像。
5. 分析上市公司主营业务，季度业绩，财报，财报预告等。
6. 通过策略因子分析每只股票的异动等等。

团队情况