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针对当前社会治安防控中视频数据量大、线索排查效率低、跨区域资源难以联动、案件研判不直观等痛点，建设公安图侦综合管理平台，以实现视频图像资源统一汇聚、智能分析、快速检索、闭环办案为目标，提升公安机关案件侦查、治安管控、应急处置的智能化与实战化水平。 平台具备视频接入、车辆研判、人员识别、行为分析、案件管理、线索布控等核心功能，重点模块包括：视频摘要与回放、车牌识别 OCR、以图搜人、电子围栏、轨迹分析、智能布控预警、案卷管理与协同研判，实现从海量视频中自动提取人、车、物关键信息。 业务流程为：前端监控视频统一汇聚入库→管理员配置布控规则与检索条件→通过车牌 OCR、人像比对等智能算法快速筛选线索→对目标进行时空轨迹碰撞与串并案分析→生成研判报告并推送至办案民警，功能路径遵循 “视频汇聚→智能检索→深度研判→落地处置” 的实战闭环。

本项目为某跨国软件巨头的全球支付与风控系统，面向官网、电商平台及内部业务系统，提供从支付配置管理、交易风险控制到审计留痕的一体化解决方案。 系统需要同时支撑数十亿美元级别年交易额，覆盖多币种、多支付渠道和多地区商户，要求极高的性能、可靠性和安全合规能力。 核心业务功能包括： 支付配置管理：统一管理各个支付机构、商户号、费率规则，支持灰度发布、A/B 测试和按国家/产品维度进行灵活路由。 风险引擎与特征存储：基于规则引擎和特征库对交易进行实时评分和拦截，降低欺诈和拒付风险。 清结算与审计：对关键交易事件进行审计记录和合规留痕，方便事后追踪和外部审计。 运维与监控：提供多层缓存、限流与告警机制，保障在大促和流量洪峰下仍能稳定运行。 整体系统基于 Azure 公有云部署，采用分布式微服务架构，通过 Azure SQL、Cosmos DB、Blob Storage、Redis Cache、App Service、App Gateway 等组件构建高可用、高扩展的支付基础设施。

项目链接：https://github.com/qianyuchen-git/mini-redis 1、基于resp2协议尝试实现一个基础redis，实现了原生redis 60%的功能。 2、实现了核心数据结构string, hash, list与发布订阅系统。 3、采用无共享架构与零拷贝技术，单机性能接近原生 Redis 的 85%，在保持内存安全的同时实现了高并发请求处理能力。

广州鼎鼎信息科技有限公司是国家级高新技术企业， 专注于数据灾备、云计算、大数据等科技前沿领域。我们围绕客户的数据风险持续创新，与合作伙伴开放合作，在云计算、灾备、电信等领域提供给消费者有竞争力的产品与服务； 目前，鼎鼎正在为超过5000家客户提供数据保护服务，成功为100家以上客户挽回数据，减少损失；这其中包含政府机构、医疗、电力、地产、企事业单位等。在“大数据“时代，我们以为客户数据保驾护航为目标，消除客户对数据风险的担心！

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面向0基础用户的智能表格处理系统，用户通过自然语言对话操作Excel（如"把A列按从大到小排序"），系统自动识别意图并执行。设计了JSON格式的DSL语言将自然语言转换为可执行指令，覆盖65种Excel操作（18个类别），结合智谱AI实现意图识别，准确率85%。

跨平台高性能网络框架，用C++17从零实现。 核心功能： 1.一套代码跑四个平台后端，上层完全无感知 2.单机支持万级并发长连接，低负载下吞吐达112万次请求/秒 3.尾部延迟 4.多核近线性扩展，4核性能提升3.5倍 5.内置消息序列化，一行代码定义消息格式，自动处理网络传输中的粘包拆包问题

针对化学储存设备清理厂的污水处理厂中传统运营中水质波动预判滞后、药剂投加全靠经验、数据各自为政、工艺调整缺依据、成本高效率低等难题，以工业互联网为底座，打造了一套覆盖全流程的智能监控与精准投加系统。这套系统构建起“数据驱动、云边协同、智能决策、闭环控制”的新型水务运营模式，让出水稳定达标、药剂成本大幅下降、运营效率全面提升，成为工业互联网在水务环保领域的标杆。 系统由六大模块协同组成：边缘计算节点扎根现场，兼容主流工业协议，实时采集从进水到出水全流程的水质、设备、药剂等数据，并自动清洗、补传，确保源头数据干净可靠；工业互联网平台作为中枢，搭建“云-边-端”一体化架构，通过数据中台、算法中台、设备中台三大核心能力，打破数据孤岛，为智能应用提供统一支撑；水质预测模块利用三年以上历史数据训练出LSTM时序模型，能提前24小时预判进水水质水量波动，让工艺调整从被动变主动；药剂优化模块融合机理与数据驱动，结合预测值和实时数据，实时算出PAC/PAM、碳源等药剂的最优投加量，告别经验依赖，实现精准控药；全过程智能监控与可视化模块通过大屏和Web端，让水质、设备、能耗、药剂消耗等状态一目了然，异常自动预警；自动化闭环控制模块与现场PLC安全对接，将最优参数自动下发执行，并根据出水仪表数据反向校正模型，形成“采集—分析—决策—控制—反馈”的完整闭环。 整个业务流程是一个自学习、自优化的数据闭环：边缘端采集并预处理数据，上传平台；数据中台统一治理，构建高质量数据资产库；算法中台调用预测与优化模型，输出最佳投加量与工艺建议；控制指令安全下发至PLC，自动调整加药设备；出水数据回传反馈，驱动模型持续迭代；平台自动生成运营报表，帮助管理者高效处置异常工况，真正实现全流程智能管控。

是面向企业及个人用户提供的云上安全检测服务，专注于发现天翼云环境中存在的潜在安全风险，帮助用户提升系统整体安全性。 该平台主要针对用户在天翼云上的弹性IP（EIP）进行安全扫描，核心检测内容包括： ‌高危端口开放情况‌：识别暴露在公网中的危险服务端口，降低被攻击风险 ‌弱口令检测‌：检查常见服务是否存在默认或简单密码，防止暴力破解 ‌漏洞开放情况‌：发现未修复的已知安全漏洞，及时预警并提供处置建议 检测完成后，平台会自动生成‌安全体检报告‌，报告中不仅列出具体风险项，还附带详细的加固建议，帮助用户快速整改。同时支持邮件通知功能，用户可提前配置接收地址，确保第一时间掌握资产安全动态

背景：CDT成为阿里云云上核心计费产品，用户量从50w-700w的增长，对业务有一个大的增长 需求：需要对开通CDT的用户做CDT抵扣包的流量抵扣 项目难点在于：数据量大，对抵扣性能要求大，同时对db查询的qps有一个大的压力

容器云平台后端包含多个子模块，包括核心模块、权限模块、日志模块、制品服务 模块、监控告警模块。 容器云平台依赖k8s和harbor进行服务发布和管理。通过k8s的apiserver的 http接口在k8s集群上创建管理各种工作负载和资源，应用的发布基于kubevela的应用 组件，发布过程中根据容器定义的镜像名称从harbor拉取镜像并创建容器运行服务，应用 发布成功后将在k8s集群上创建pod实例。 prometheus作为监控组件，记录容器运行过程中的资源使用情况， logpilot+logstash+Elasticsearch作为集群的辅助组件，用于日志采集展示。 容器云平台开发多款自定义控制器组件，包括资源池组件、统一网络组件、故障隔 离组件等等，简化集群操作，提高用户使用效率。

可编程网络设备：基于xx自研NPU芯片（Network Processing Unit)研 发，参考业界Sonic实现。在保留通用服务器可编程能力的基础上，大幅 降低设备成本，并极大性能提升性能。 可编程网络设备平台：平台为用户提供全研发生命周期支持，为用户提供 专用DSL语言和仿真环境，提高用户开发效率和软件可靠性。平台为用户 提供运行时软件平台和云服务。软件平台为用户屏蔽设备的复杂度。云服 务为用户提供设备编排能力。

提供云网络，子网，路由器，弹性IP，防火墙，负载均衡功能， 支持租户隔离， 为虚拟机提供网络能力， 用户通过web界面操作能够创建配置网络资源，定义网络安全规则。 为云用户提供简单的配置界面，用户通过拖拽可以方便的配置其希望的网络配置，所画即所得

此系统是根据超大规模路网仿真电子地图提取需要，完成路网电子地图提取功能模块的系统开发和部署，该模块用于路网仿真地图的展示、提取和下载。 系统支持地图瓦片图展示，选择适合的地图服务，集成所需地图服务API，实现地图瓦片图的加载和渲染。支持矢量路线图展示，在本地实现OSM矢量路线地图的集成，以支持矢量图的快速提取。供提取的地图数据应保持准确性和完整性，能覆盖四川全省范围。应提供一个直观的用户界面，允许用户浏览、缩放和平移地图。实现矢量数据的提取逻辑，支持按需提取特定区域的路网数据。通过页面刻画几何图形，选择并提取几何图形范围内部的路网的电子地图数据。 系统提供数据下载功能，允许用户下载提取的矢量路网数据。所下载的电子地图数据应处理为GeoJson格式。下载的数据包括道路路线、道路节点等矢量地理数据，道路类型包括高速公路、快速路、城市道路等。

云计算机（CC）是一款解决每个人简单方便使用云资源的综合服务云平台，通过云计算机构建云生态、实现轻终端、跨系统、跨设备的综合云服务平台，旨在让云更好的服务于人。云计算机包含4个部分：云应用、云系统、云中心、云服务，其中云系统的功能和应用包括：窗口管理、系统设置、日历、云空间（资源管理器），图片浏览器、多媒体播放器、3D浏览器、PDF浏览器、文本编辑器、办公软件、编码机器人等。 随着科技的发展，我们每个人手中都不只一台电子设备，如笔记本电脑、PAD、手机、VR/AR设备、电视、投影机、3D全息、汽车（中控、娱乐系统）等，而且操作系统又多样化，如Android、iOS、Windows、macOS、Linux（CentOS|Ubuntu等）、国产操作系统等，云计算机不仅实现了数据文件在不同的设备、不同的操作系统间共享，而且还通过浏览器的方式实现了应用软件在不同的设备、不同的操作系统间共享，从而不用担心因更换、落下、丢失设备带来的烦恼，任何一台设备都可以随时随地的接入、使用云计算机，让工作、生活、学习、娱乐更加的简单、方便、快捷。

背景和目标：客户有上亿的用户，需要通过网络报文数据深入了解他们用户的使用情况，统计分析之后提供更好的服务，为客户开源节流 软件功能：嵌入式软件实现数据采集和初步清洗过滤功能；云平台负责与嵌入式软件通信实现控制和数据采集与存储；大数据分析系统负责对存储数据进行多维度分析，提供数据统计、报表和用户画像功能，并按照客户的业务需要筛选出有价值的客户 业务流程：控制通道，云平台根据客户需要定制过滤规则并下发到指定的嵌入式软件，嵌入式软件根据过滤规则进行采集数据的过滤；数据通道 ，嵌入式软件采集到云平台接收和存储再到大数据系统分析，最后输出客户业务结果

SaaS（软件即服务）：提供可直接使用的软件应用，用户通过浏览器或APP访问，无需部署、维护任何底层资源。网络服务：包括虚拟私有云（VPC）、负载均衡（SLB）和内容分发网络（CDN）。数据库服务：提供关系型数据库（如MySQL、SQL Server）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）服务，支持数据的高可用和自动备份。

负责电信级私有云平台的整体规划、架构设计、部署实施与日常运维管理，保障云资源高可用、高安全与高稳定运行，通过自动化与标准化运维手段持续提升系统性能与运维效率，稳定支撑核心业务长期发展。

用于医院医疗设备设施的购进登记、使用流通管理、巡检及保养提醒与记录、设备异常报修、效益分析等 1. 最适用：该方案我们综合考虑使用场景，能完美支撑业务场景。 2. 最安全：根据使用场景要求，我们设计的产品具备安全措施，服务区均采用阿里云服务区，使用云盾进行防护，所有接口均进行安全加密协议，可兼容局域网服务器。 3. 最稳定：根据使用场景要求，我们设计的产品具备高可靠性，设计架构采用微服务架构，服务架构采用dubbo+Spring分布式架构达到服务锁节点，最大程度上保证了系统级稳定性。 4. 可演进：产品设计过程中考虑拆分原则以及对未来的演进策略，采用微服务设计架构对以后的迭代，升级，使用敏捷快速的开发完成功能的迭代 。 5. 硬件接口：具有硬件接口的完整设计方案和成熟经验，后续开发时无缝对接。 1.2 需求分析 经过分析需求包含以下几个方面： 1. 需要设备录入和管理的后台系统 2. 需要人员手持C端进行设备的相关操作 3. 可扩展式平台功能 4. 审批流程 5. 需要在架构设计上支持未来的持续演进 1.3 方案综述 方案包括PC端方案和app方案。 PC方案的设计包括：设备信息管理、设备采购管理、设备报废管理、设备效益分析、审批流管理、设备分类管理，设备折旧管理、权限管理、账号管理、报修管理、扫一扫、设备借用流程、设备申请单、设备借用审批、设备归还、设备报修、报修评价、报废申请、设备采购管理等功能。 C端方案设计包括：个人中心，设备列表，设备申请单填写，设备归还，操作人员使用业务APP规范等。

量化交易系统的各个策略的运行依托实时行情系统，所以着手设计开发了这套系统，这套系统可以提供A股的level的 tick级别的实时行情，通过数据聚合可以提供一分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟、日K 周K 月K 各个周期的K线数据，还能提供资金流入流出、大单情况等行情数据