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主要算法的核查与检测，主要包括： 1.递归关系求解， 2.分治算法（如快速傅里叶变换、整数乘法）， 3.图的基本概念与DFS/BFS应用， 4. 强连通分量与拓扑排序 5. 最短路径算法（Dijkstra、Bellman-Ford） 6. 最小生成树（Prim、Kruskal）与联合查找（Union-Find） 7. 贪心算法正确性证明（如哈夫曼编码） 8. 网络流与二部匹配初步 9.动态规划建模与状态转移 10. 线性规划与单纯形法原理 11. NP-完全性理论与归约技巧 12. 近似算法与随机化算法思想

M/M/1 排队系统（单服务员排队系统）的仿真 对于排队服务系统，顾客往往注重排队顾客是否太多、等待时间是否太长，而服务员则关心她的空闲时间。因此队长、等待时间以及服务利用率等指标可以衡量系统性能。已知顾客到达时间和服务时间的统计规律（往往来自实际数据或一定的概率分布）的情况下，如何仿真排队系统。 首先，进行系统的假设： （1）顾客源是无穷的； （2）排队长度没有限制； （3）到达系统的顾客按先后顺序进入服务。 按照顾客到达的时间概率分布为泊松分布，顾客服务时间的长短服从负指数分布，试完成M/M/1排队系统的仿真。系统输入为：泊松分布和负指数分布中的参数，系统输出是：平均等待时间、平均队长、服务利用率。要求有输入、输出界面、顾客到达和离开的仿真过程表示。

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在广州市中等职业学校“大数据应用与服务”竞赛中，项目目标是开发一个大数据分析平台，提供实时的数据分析服务，帮助客户从海量数据中提取有价值的信息，并快速做出数据驱动的决策。平台集成了数据采集、清洗、处理、分析和可视化等多项功能，基于Python后端技术，结合大数据处理和机器学习算法，旨在为客户提供精准、高效的分析结果。 我的职责：负责数据处理模块的开发，使用Python进行数据清洗、预处理及分析算法的设计与实现。主要使用Python的requests库进行豆瓣目标网址的数据爬取，获取所需的数据。利用pandas和numpy进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性、完整性和一致性。使用pymysql与MySQL数据库对接，设计并优化数据存储方案，确保系统的高效读写性能。运用snownlp库进行数据中的中文文本分析，提取情感分析结果并提供数据价值。参与数据可视化模块的开发，使用Matplotlib和Plotly等库展示数据分析结果、趋势与分布，提升平台的交互性与用户体验。与团队成员协作，进行系统功能模块的集成与测试，确保平台稳定性、性能及扩展性。编写单元测试和集成测试，确保系统在高并发条件下的可靠运行，并对潜在问题进行预防和修复。 项目成果：在竞赛中取得98分，并荣获竞赛一等奖。通过运用requests进行数据爬取，结合pandas、numpy和pymysql等工具进行数据清洗与存储，成功展示了数据处理和存储的高效性。平台的高效数据处理与可视化功能得到了高度评价，最终在激烈的竞争中脱颖而出，极大提升了客户的数据分析能力与决策效率。

将TIF数据转换格式便于教育科研使用。项目主要用于高校教学编程的地理空间数据处理，并用于转换TIF便于ENIV，ArcGIS等软件进行分析处理。功能为将目标TIF转换为BSQ、BIP、BIL格式，以及三者的互相转换。主要业务用于教学案例和快捷数据转换。

以线下授课的方式完成：MySQL、Oracle、GaussDB、Linux、Shell、Hadoop、Hive、Kettle、Oozie、DS、Azkaban、SparkSQL等课程的授课工作，以及后期的学员简历优化工作，以及学员就业辅助工作。 主要带领学生完成数据仓库的建设，离线数据的处理以及数据集市层的指标开发工作。 编写ETL脚本，完成数据的抽取、转换、清洗、加载的工作

智能源码抓取引擎：​​基础抓取层​​使用定制化Requests组件发送请求，植入动态请求头（包含自动轮换的User-Agent池和Cookies策略）​​渲染层​​自动切换到Playwright无头浏览器执行智能渲染，遇到瑞数反爬等​​则通过单独编写spider进行数据爬取 智能分级清洗系统：首先进行标题的规则匹配，建立多维度匹配规则库（正则表达式+关键词权重算法），通过时间维度，关键词，排除此，联合词等规则进行权重匹配，如含有排除词考编等则直接排除，含有关键词两个如教师，招聘则通过一轮筛选；接着是公告内容解析清洗，使用XPath/CSS定位主体容器，避开干扰区块（广告/侧边栏/评论区），接着仍然使用正则和关键词权重进行确认是否为招聘信息 数据存储：在进行源码抓取以及清洗的时候进行实时数据标注,(如 JS渲染标注，反爬识别)，同时也保存url的访问状态码等信息，最后将url以及相关信息存入Redis中间件中进行hash去重，确保数据不重复，接着存入Mysql中完成最后的数据保存。

本参考手册内容包括： 1）Python 3.11的官方文档： 完善的目录结构，这是核心。 header table: header条目的声明(太长时进行省略, url),简要描述(one line) 2）第三方综合性Python学习资源: 简明Python教程 3) 各种速查手册(常用库模块简明使用手册), cheat sheet 4）各种实例: Python CookBook 5）第三方库介绍: awesome-python