云副业

用 STM32MP257 和 ESP32-S3 搭了一套双芯片系统。M33 负责硬实时采集和控制，A35 跑 Linux 做复杂一点的推理和通信，ESP32-S3 当无线通信模块用和安全模块。数据通过 MQTT 传到 Docker 后端存储和可视化。训练框架 PyTorch，边缘推理引擎 ONNX Runtime，可视化 TensorBoard + Plotly。从硬实时控制芯片到云端训练，再到边缘端异构部署 的全栈式群体智能系统。系统底层采用 STM32MP257（A35+M33+NPU）与 ESP32-S3 双芯异构架构，确保微秒级安全响应与高算力 AI 推理共存；中层通过 EMQX + TimescaleDB + Grafana 实现千万级消息的实时数据中枢与时空可视化；上层接入课题组的多智能体强化学习（MARL）算法库（HetDPS、LazyAgents、MADPS 等），解决异构集群在稀疏奖励、通信受限、责任分散等挑战下的协同决策问题。

1.企业用来构建内部私有云，将现有硬件资源池化，为内部用户提供按需、弹性的计算环境 2.能统一管理 KVM、VMware、XenServer 等多种主流 hypervisor 3.CloudStack 是异构虚拟化的，能统一管理 KVM、VMware、XenServer 等多种主流 hypervisor。它采用 “区域(Zone) -> 集群(Cluster) -> 主机(Host)” 的三层资源模型，将物理资源进行逻辑分组。区域（Zone）通常对应一个数据中心，集群（Cluster）内的主机共享存储，支持虚拟机在线迁移

内容： 项目简介：是一款支持ORACLE、TERADATA、GUASSA、GREENPLUM、NETEZZA、DB2、POSTGRESQL、NETEZZA等数据库的数据迁移到DWS数据库以及对应的脚本语法转换的工具，可以进行大规模、快速的数据仓库、主机、容器、大数据等迁移作业 软件架构：Sprinboot、SpringCloud、mybatis-plus、SSHD、Redis、Zmq、Nacos、Nginx 后端数据库：Gaussdb 我负责的功能模块：部分公共模块，主要负责数据仓库迁移服务 1、迁移工具的许可证License控制允许迁移数据量和SQL脚本转换数量 1、DWS数仓迁移工具的动态数据源框架和工具类 2、源端和目标端的数据连接 3、源端数据库的元数据获取 4、源端->目标端迁移工程创建 5、增量迁移、大表拆分条件控制 6、表结构、视图、索引转换 7、用户、角色、用户权限迁移 8、PG系列库元数据迁移 9、数据内容迁移 10、数据内容增量迁移 11、数据内容大表拆分迁移 12、数据内容迁移后的数据条目数量以及内容校验 13、校验完成后的迁移报告生成及下载 业绩： 国内外银行、通讯公司、政府组织、医疗组织以及各行业的数据仓库、容器、大数据迁移

本扫码点餐小程序面向线下餐饮门店，旨在替代传统纸质菜单、缩减人工点餐成本。依托Java后端与Node.js服务搭建数据交互体系，顾客扫码即可浏览菜品、选餐下单、线上支付；商家后台可实时管理菜品库存、处理订单、统计经营营收，兼顾前端交互流畅度与后端订单并发处理能力，实现餐饮消费全流程数字化闭环。

电信项研发项目，包括CTO绩效系统等，动环节能系统主要调用动环系统的数据库，通过线性绘图得出各大设备耗能情况，结合设备实时耗能情况与历史数据，客观分析节能减排赋能方案。 动环系统已运转多年，其勾连各处机房能源设备的基础能力，极大提升了动力运维人员的工作效率。但亦存在不足之处，在提倡节能减排、促进产业升级的“十四五”时期，维护人员难以直接从动环系统获取可视化的分析图表，往往需要进一步调用数据来寻找可节能的环节。有鉴于此，南海分公司设立相关项目组，进行动环节能系统的研发。其核心能力是实时导出机房与机房间、设备与设备间的耗能关联图，指出能耗漏洞，为从业者提供解决思路。