业务和功能介绍
核心包含会员体系搭建、营销活动配置、优惠券全生命周期管理（创建、发放、核销、统计）等能力，支持多渠道触达用户，帮助企业提升用户活跃度与复购率，同时提供数据看板辅助运营决策，降低营销成本，提升转化效率。
项目实现
1. 整体架构采用前后端分离设计，后端基于Spring Boot + MyBatis-Plus开发，用Redis实现优惠券库存、用户券状态的缓存，MySQL存储核心业务数据；前端使用Vue3 + Element Plus搭建管理后台，通过Nginx实现静态资源部署与负载均衡，整体按业务拆分为会员管理、营销活动、优惠券引擎、数据统计四大模块。
2. 我主要负责优惠券引擎模块的开发，实现了优惠券创建规则配置、发放资格校验、核销幂等控制等核心功能；优化了库存扣减逻辑，通过Redis+数据库双写+异步补偿的方式，解决了高并发下的超发问题，使优惠券发放接口的QPS提升了40%；同时参与开发了用户券包管理接口，支持批量发放与券状态实时查询，累计支撑了10万+用户的优惠券使用场景。
3. 开发中遇到的难点：一是高并发场景下优惠券超发问题，一开始直接操作数据库导致库存扣减不一致，后来通过Redis预扣库存+Lua脚本保证原子性，再通过消息队列异步同步到数据库，解决了超发问题；二是用户重复领取优惠券的问题，通过Redis的Set结构记录已领取用户ID，结合数据库的唯一索引双重校验，避免了用户重复领取，保障了活动的公平性；三是优惠券核销的幂等性问题，通过生成全局唯一核销流水号，结合数据库乐观锁，实现了重复请求的幂等处理，避免了重复核销的问题。
2. 我主要负责优惠券引擎模块的开发，实现了优惠券创建规则配置、发放资格校验、核销幂等控制等核心功能；优化了库存扣减逻辑，通过Redis+数据库双写+异步补偿的方式，解决了高并发下的超发问题，使优惠券发放接口的QPS提升了40%；同时参与开发了用户券包管理接口，支持批量发放与券状态实时查询，累计支撑了10万+用户的优惠券使用场景。
3. 开发中遇到的难点：一是高并发场景下优惠券超发问题，一开始直接操作数据库导致库存扣减不一致，后来通过Redis预扣库存+Lua脚本保证原子性，再通过消息队列异步同步到数据库，解决了超发问题；二是用户重复领取优惠券的问题，通过Redis的Set结构记录已领取用户ID，结合数据库的唯一索引双重校验，避免了用户重复领取，保障了活动的公平性；三是优惠券核销的幂等性问题，通过生成全局唯一核销流水号，结合数据库乐观锁，实现了重复请求的幂等处理，避免了重复核销的问题。
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二.软件功能及核心功能模块介绍*
本系统核心技术栈包括LLM、RAG、Python后端及Web前端交互。
主要功能模块如下：
1. 知识库构建模块：收集整理机械设计手册、机构原理、设计规范、案例库等专业知识，构建结构化向量数据库。
2. 智能检索与推荐模块：基于RAG技术，实现设计知识精准检索、相似机构方案智能推荐及设计参数优化建议。
3. 参数分析模块：结合LLM推理能力，对推荐方案进行力学性能、运动特性等工程参数初步分析。
4. Web交互系统：搭建用户友好的Web界面，支持自然语言输入查询、方案展示、参数调整及结果可视化。
三、业务流程与功能路径描述
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基于Python的数据分析-乳腺癌数据集分析
● 1、立项背景和目标
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，早期准确诊断对提高生存率至关重要。
本项目目标是利用逻辑回归算法，对乳腺癌良性/恶性进行分类预测，帮助辅助医生诊断，降低漏诊率。通过医学指标（灵敏度、特异
度、精确率、召回率）评估模型在医学场景下的实际可用性。
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2、软件功能、核心功能模块的介绍
数据加载模块：使用sklearn内置的乳腺癌威斯康星数据集，包含569个样本、30个特征。
数据探索模块：输出样本总数、特征数量、恶良性样本分布比例。
数据预处理模块：使用StandardScaler对特征进行标准化，使各特征均值为0、标准差为1，消除量纲差异对模型的影响。采用train_te
st_split按70%训练集、30%测试集划分，并使用stratify参数保证分层采样。
模型训练模块：使用逻辑回归分类器，配置max_iter=5000、random_state=42、solver='lbfgs'进行训练。
评估输出模块：计算并输出混淆矩阵，以及医学四个核心指标——灵敏度（识别良性肿瘤的能力）、特异度（识别恶性肿瘤的能力）、精
确率（预测为良性的准确性）、召回率（实际良性中被识别出的比例）。
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3、业务流程、功能路径描述
用户输入患者的30项体检指标数据，数据首先进入预处理模块进行标准化处理，然后进入逻辑回归模型进行分类预测，最终输出良性或
恶性的诊断结论。
功能路径为：数据加载 → 数据探索 → 数据划分 → 特征标准化 → 模型训练 → 模型预测 → 医学指标评估。
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