葡萄果

1.立项背景:为提升京东白条分期在 3C、家电等高客单价品类的渗透率，事业部决定搭建一套基于京东金融体系的白条分期商城，支持多种免息和权益分配玩法。 2.项目目标： • 通过专属分期场景、拼团免息、信用预售等玩法提升白条分期渗透率和转化率； • 搭建一条稳定可扩展的下单链路，支持后续活动扩展。 3.主要痛点： • 金融业务线产品用户感知弱、转化率不高； • 需承载大促场景下的高并发流量,请求在 3–5k QPS 量级。 4.软件核心功能介绍： 为京东金融用户搭建的分期电商平台覆盖购物和大促活动推广，支持白条分期和普通支付，功能包括： 1).分期商城前台 • 提供商品的分期期数、免息档位、月供金额的实时试算。 • 集成拼团入口、预售入口等多种营销场景，统一接入分期权益规则决策引擎。 2).分期支付与白条额度服务 • 基于 Java + Spring Boot + MySQL 建立统一的分期订单、分期计划、额度冻结记录等领域服务。 • 构建订单中心、支付网关、白条授信与额度系统、台账系统，形成黄金支付链路。 3).分期权益与规则引擎 • 根据订单信息、活动配置、用户标签等维度，计算用户可享受的分期期数、免息及补贴规则等。 • 通过 Redis 缓存活动配置和权益计算结果，为高并发场景下的实时决策提供支撑。 4).拼团免息与补贴服务 • 实现用户拼团活动及成团后利息补贴功能，可调整既有分期计划。 5).活动配置与运营平台后端 • 提供白条分期免息权益的统一配置能力，包括免息期数、参与商品范围、目标人群、活动时间窗口等。 • 通过监控、日志与埋点采集，提供 QPS、RT、支付率等业务指标的统一观测。 5. 业务流程、功能路径描述： 1)分期购物与权益决策流程 • 用户通过京东金融入口进入分期商城浏览目标商品； • 前端调用分期权益规则引擎，基于登录信息获取可选的分期期数、免息档位和月供金额； 2)下单与分期支付主链路 • 订单中心创建订单并记录用户选择的分期方案、活动信息等字段； • 分期支付服务向白条授信接口发起额度预授权请求，校验用户授信情况并进行额度冻结； • 授信通过后支付网关发起实际扣款流程；扣款成功后，生成还款计划并写入台账系统； • 若失败系统根据预定义规则进行额度解冻、订单状态回滚等操作。 3)拼团免息业务路径 • 用户通过拼团入口参与活动； • 在下单与支付阶段，系统根据当前团状态和活动配置计算用户暂享的分期与免息权益，先按对应方案进行分期支付； • 当拼团成团成功后，拼团系统向 MQ 投递成团事件； • 拼团免息与补贴服务消费该事件，根据活动规则对对应订单的分期计划进行调。 4)信用预售等扩展流程 • 是预售定金和尾款分期的活动，用户首先支付定金，系统记录预售订单与分期权益。

1.立项背景 现有微服务架构的购物网站平台，但首页推荐长期依赖简单规则及人工运营，无法基于用户推荐且转化率偏低。因此上层觉得开发市场分析和个性化推荐服务。 2.项目目标： •在不改动现有 Java 微服务整体架构的前提下，引入机器学习推荐与预测系统。 •用户登录首页提供个性化推荐列表，推荐结果按天离线更新，且可扩展到其他场景。 3.主要痛点： •传统市场分析预测造成的用户点击率低和下单率差距大。 •线上实时性与线下复杂计算的要平衡，不能造成线上接口延迟。 4.软件核心功能介绍 这是一个离线训练的推荐系统，根据用户历史行为与特征，生成 Top K 个个性化推荐商品，并通过接口返回给前端展示。功能模块： •数据与特征服务模块： 汇总 MySQL的订单表等及埋点统计点击数据；使用 Spark SQL 生成多维度特征表。 •序列建模与RNN召回: 把用户购买行为明细加工为时间序列；通过 PyTorch 实现 RNN模型，预测未来用户感兴趣的商品，生成结果表。 •精排打分LR模块LR：基于 Spark MLlib 的 Logistic Regression 模型，对候选集合进行购买概率预测排序。 •推荐结果融合与存储模块：对模型输出进行规格化，将最终推荐结果写入 MongoDB。 •发布推荐查询服务模块：辑封装到基于 Flask 的查询 API 中，供登录/首页推荐服务调用。 •调度与运维模块：通过 Docker + cron（或调度平台）定时调度 Spark 作业与 Python 推理脚本。 5. 业务流程、功能路径描述： 1)离线计算流程 •定时任务启动服务从 MySQL同步前一日数据到大数据平台, 生成/更新特征表。 •模型学习用户下单行为序列样本，利用训练好的模型对全量用户进行批量推理。 •将推理结果写入 MongoDB。 2)线上推荐查询流程 •用户登录电视台 App/网站首页。 •首页服务调用内部推荐服务接口,将查询结果返回前端。未命中返回默认热门商品。

1立项背景 基于LLM技术为研究机构的冲突后重建学术研究提供一个可解释的决策支持工具， 2 项目目标 • 能够基于用户描述的场景自动生成结构化方案，包括方案、收益、风险等。 • 以工程化方式实现便于部署和后续扩展。 3 要解决的核心痛点 •人工检索和阅读大批文献成本极高，很难在有限时间内形成系统化方案。 •AI 答案缺乏证据支撑，普通聊天式问答难以给出证据来源以及结构化方案。 4 软件功能与核心模块 与外国团队合作的英文项目，这是一个基于 RAG 的场景化决策支持工具： 用户输入某个冲突后重建场景（例如“重建被破坏的电力基础设施并提升社区韧性”），系统在向量库中检索相关学术摘要片段，组合成上下文，通过大模型生成包含「事件、实施步骤、收益、风险、相关风险的缓解措施」的方案卡片。 核心功能模块包括： •后端 RAG API 模块,接收查询请求，调用向量数据库检索 + OpenAI 生成，输出结构化 JSON。 •向量检索模块,存储由学术摘要构建的向量索引。 •大模型生成与处理模块,负责 Prompt 设计、上下文拼接，调用 OpenAI 模型生成结果,对输出进行结构化解析。 •前端交互与展示模块,包括输入查询页面，方案卡片组件展示与导出。 •数据预处理与向量库构建模块，从原始学术摘要数据进行清洗并写入 Pinecone。 5. 业务流程 •用户在前端界面中输入重建场景描述。 •前端通过 API 客户端向后端发送 POST请求： •后端将场景文本通过 OpenAI Embedding API 转为向量并检索出相关的学术元数据。 • 将用户场景与检索到的摘要数据拼接成 Prompt，调用 OpenAI 模型，要求按照统一结构输出。 •对模型输出进行解析和校验，返回给前端。前端将 JSON 渲染为方案卡片列表。

目的：将ArcGIS Pro空间处理与Python和ML相结合，以量化因素影响并预测房价，为决策提供支持。绘制七个 GIS 因素、建立 ML 管道（相关性 + 预测）以及可用于决策的地图和表格。 基于证据进行选址和定价的规划分析团队。 主要功能模块： 1.空间因子构建 & GIS 处理模块：使用 ArcGIS Pro 构建 7 个空间因子，通过空间连接、网络分析等工具加工成矢量图层和表格。 2.预测建模与分析模块：建立可解释性强的线性模型，得到各因子的系数、p-value，判断正负影响；训练随机森林回归模型输出特征重要性排名。 3.结果可视化与地图输出模块：生成 现价 vs 预测价 的空间分布对比图，重点关注区域等。