汽车 爬虫/脚本 软件定制 案例

1、主要用来采集用户输入车架号vin17/后8位 进行指定品牌数据采集整理并完成自动化清洗入库。 2、使用web 页面进行每日数据采集的走势，可以监控每日数据采集量 3、提供API 接口可供其他前后端调用 4、自动登录，验证码识别，动态js 指纹解密，自动整理数据脚本，自动化入库处理 5、使用到使用是python +flask+js+mysql 处理、隐藏navigator.webdriver爬虫标识等等

1、嵌入式 CI/CD 持续集成建设 负责嵌入式产品整套 CI/CD 自动化流水线落地，打通源码拉取→编译构建→固件打包→镜像生成→自动化测试全链路流程，实现一键式从源码产出最终系统镜像；搭建面向下游客户的全量源码编译构建环境，标准化构建脚本与编译配置，替代以往人工分步编译打包模式，保障多版本、多机型客户固件批量稳定构建，大幅降低版本发布出错率与人工工时。 2、Yocto 定制开发与大版本升级迭代 基于 Yocto 构建嵌入式 Linux 发行版，定制内核、驱动、系统组件与第三方软件配方；独立主导两轮 Yocto 跨大版本升级迁移工作，梳理原有定制 bb 配方、补丁、本地配置差异，适配新版 SDK 编译规则、依赖变更，解决编译报错、软件兼容、系统启动异常等各类迁移问题，平稳完成项目系统底层版本换代。 3、自研自动化提效工具（All in 自动化） 围绕日常编译、打包、版本管理、环境部署等重复工作自研配套脚本与工具链，践行Automate all the thing理念；通过 Shell/Python 开发各类辅助工具，自动化处理配置同步、批量编译、日志解析、产物归档等繁琐事务，缩减团队重复操作耗时，提升研发、测试、交付全流程工作效率。 4、QCC 质量管控与流程持续优化 参与 QCC 品质改善活动，立足嵌入式研发全流程做质量管理落地；梳理开发、构建、交付环节现存痛点，针对编译失败、镜像异常、配置混乱等问题落地优化方案，完善构建规范、版本管控规范，持续迭代流程标准，从源头减少研发缺陷，稳步提升固件交付质量与项目稳定性。

公交大脑是一个立体化公交服务平台，包括系统管理系统，基础信息系统，客流分析系统，排班系统，线网优化系统五大模块。公交大脑收集，管理，融合，挖掘公交相关数据。解决政府、公交企业迫切需要了解公交客流数据的问题。目前已经实现前四个系统并在贵阳，深圳，西安,宁波上线。线网优化系统计划2020年初上线。 公交大脑大数据平台采用CDH5.12.0社区版搭建，本地大数据测试集群服务器为6台。组件有HDFS，Hive,Spark2.0,YARN(MR2),ZooKeeper,Sqoop,Hue,Oozie,Hbase,Flume。 公交大脑web应用后台采用微服务架构，具体为16个微服务。其中基础的有Eureka服务，配置中心服务，网关服务，ZipKin服务，Turbine服务，Security服务，相应的模块服务。每个模块对应生产者和消费者。前端主要使用的是vue框架。 1. 数据采集 A) GPS数据采集，通过socket形式获取数据流，处理完存储在HDFS上。阿里云备份一份。 B) IC卡数据通过脚本从数据库获取到数据，存储在hdfs上。 C) 线路基础信息从数据库中查询。 2. 数据清洗 清洗阶段主要通过MapReduce进行清洗。在清洗阶段会调用算法，对数据进行计算。具体有上下车算法，到离站算法，换乘算法等。 3. 数据仓库 该层是清洗过后的数据，是一致的，干净的，规范的。具体有三张表,分别是GPS,IC,BUS三张底表。 4. 数据APP层(应用层) 该层所有表以app开头，通过hive或sparksql将计算出的数据导入mysql表中。为具体业务服务提供数据。 5. Web展示 Web应用采用微服务架构java语言编写，前端主要使用vue框架进行页面展示。

我们团队开发的情报信息中心是一个专为汽车行业设计的智能资讯聚合与分析平台。 该平台通过自动化爬虫技术，7×24小时实时抓取全球范围内的汽车行业每日资讯、政策法规、新车上市信息、展会论坛、汽车标准及前沿技术等海量原始信息，并利用自然语言处理技术对内容进行智能解析、标签分类与去重聚合，最终通过直观的可视化界面进行多维度展示。 同时，系统能够针对每日信息自动生成分类简报，帮助企业内部决策者快速把握市场动态、竞争格局与技术趋势，极大提升决策效率与精准度。平台致力于将碎片化的公开信息转化为体系化的决策知识，成为企业战略规划的智慧外脑。

机器学习算法案例 -公司拥有自主研发、自主知识产权的机器学习自动化建模平台-Model Robot，在客户行为预测、商品推荐算法、因果分析推理模型、自然语言处理和视觉学习方面拥有成熟模型，沉淀了丰富的实践经验; 精准营销系统功能案例 a. MA系统、多维客户画像标签、千人千面，精准筛选 b. 精准推荐系统: 内置推荐引擎、车辆进店，摄像头自动识别，一车一策，精准营销 知识图库与舆情系统 a.KG Learnings-以汽车售后收益诊断为例，已落地多家主机厂，500余家4s店；gpt式领域知识查询已落地应用1年以上 b.舆情系统: 全网开源数据实时抓取、清洗处理和分析呈现，多家豪华品牌连续三年采购 定制BI开发 a.除多业务层级、多岗位角色关联指标实时大屏呈现外，也具备AI辅助的决策分析和短板精准诊断功能 b.与精准营销模块无缝对接，知道KPI短板在哪里，也知道造成KPI短板的原因在哪里，也知道弥补短板的目标引流客群是谁，什么干预措施能带来多大量化效果

这个系统融合了多个子系统 1.对接系统。对接汽车厂家系统车辆、保险、维修等数据作为保客系统基础数据，也可以厂家系统原表导入数据。 2.保客系统。通过对数据的分析生成各种任务，招揽员可每天打跟据自动生成任务跟进用户。例如，电话(北恩电话机接入)、微信等。 3.CRM系统。管理汽车经销商集团卡券、积分、储值等。 4.微信服务号(虚拟卡系统)。4s店客户可通过微信服务号预约维修、保养、积分兑换、活动、抽奖等功能。 5.企业微信。4s店对加微客户管理，自动给客户发送提醒消息。 6.集团系统。汽车集团对各个系统的管理以及一些集团功能和集团报表