业务背景
小区主要干道监控，小区门口监控，集成实时显示，实时调看某个位置监控。可分权限管理查看。分级展示。
功能介绍
ffmpeg编码，gstreamer取流显示。主要实现小区主要干道监控，小区门口监控，集成实时显示，实时调看某个位置监控。可分权限管理查看。分级展示这些功能。使用到推流媒体，拉流媒体。流媒体服务器维护管理，权限管理。
项目实现
我主要负责前期沟通，编写项目需求规格说明书，系统设计，项目设计方案说明书。编码功能实现。项目部署等工作。
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富锦湿地公园智慧化项目
1、票务模块：实现门票种类管理、余票管理、扫码枪扫码支付、门票打印、OTA票务平台对接、闸机核销，订单管理等功能。
2、安防模块：实现事件预警、设备电子地图、设备画面预览等功能。
3、环境监测模块：实现设备管理、数据上报、数据展示等功能。
4、景点管理模块：实现景点信息维护、景点分类管理等功能。
5、商城模块：实现商品管理、商品分类等功能。
6、内容管理：实现资讯管理、通知公告管理、科普内容管理等功能。
7、系统管理：实现账号管理、人员管理、权限管理、菜单管理、数据字典等功能。
8、公园小程序：实现通知公告、预约购票、公园地图、购票人管理、意见反馈、商城、公园资讯、公园科普等功能。
9、数据驾驶舱：展示入园人数信息、安防信息、环境监测信息、售票信息。
10、环境监测大屏：展示入园人数、环境数据。
随商
1、微服务架构设计：通过采用 Spring Cloud 微服务架构，将平台的核心功能（如订单、库存、用户等）模块化，分布式部署，提升了系统的扩展性和容错性。服务间通过 RESTful API 进行通信，并利用 Nacos 实现服务注册与发现。
2、异步处理与消息队列：使用 RabbitMQ 实现订单创建、关单等流程的异步处理，避免了高峰期间订单处理的阻塞问题，显著提升了系统的吞吐量。
3、高性能数据库设计：对 MySQL 进行了深度优化，利用 Redis 缓存热点数据（如商品信息等），减少了数据库的读写压力，同时采用分库分表策略应对高并发请求。
4、秒杀功能支持：通过结合 Redis 的高并发处理能力，结合消息队列处理秒杀订单，确保秒杀活动期间库存、订单数据的一致性，保证高并发环境下平台的高效稳定运行。
知乎年报
1,调取知乎员工数据。在员工打开小程序时会根据这个员工的工龄匹配设置好的文案。大部分内容是鼓励的话。
2,类似支付宝集福系统。可以兑换知乎的奖品
3，卡包系统。用户填写地址，公司统一发放奖品
4，AR 识别系统，用户可以扫描知乎的ip形象。识别后抽卡
基于SpringBoot和Vue的个人运动健康管理系统
1. 用户管理模块
功能概述：该模块负责用户注册、登录、个人信息修改及密码重置，提供用户身份管理和访问控制。
具体功能：
注册：支持用户输入用户名、密码、邮箱等信息，系统进行严格验证（如用户名唯一性、密码强度），并加密存储敏感数据。
登录：通过安全的认证机制验证用户名和密码，防止非法访问。
个人信息修改：允许用户更新昵称、性别、年龄等信息，实时同步至数据库。
密码重置：提供通过邮箱验证的重置流程，确保用户账户安全。
应用价值：为用户提供个性化的访问入口，保障数据隐私和系统安全性。
2. 交流分享模块
功能概述：该模块为用户提供一个健康话题交流平台，支持发布、浏览、评论和管理帖子。
具体功能：
帖子发布与浏览：用户可发布健康相关内容，支持分页加载和热度排序。
评论与互动：支持嵌套评论结构，用户可点赞、收藏帖子，增强社区活跃性。
应用价值：促进用户间经验共享，增强社区归属感，提升健康管理参与度。
3. 运动项目模块
功能概述：该模块提供多维度的运动项目信息服务，帮助用户选择适合的锻炼方式。
具体功能：
分类浏览与搜索：支持按项目类型筛选和关键字搜索，快速定位所需内容。
项目详情：展示运动介绍、适用人群、注意事项、预期效果及多媒体内容。
应用价值：通过结构化信息展示和交互设计，提升用户选择科学运动方案的能力，优化健康管理体验。
4. 健康资讯模块
功能概述：该模块为用户提供全面的健康信息获取途径，支持资讯浏览和互动。
具体功能：
资讯展示：支持分类筛选、按发布时间或热度排序，优化信息获取效率。
互动功能：用户可点赞、收藏、分享资讯，增强平台粘性。
应用价值：提供权威健康知识，满足用户多样化需求，提升健康意识。
5. 饮食记录模块
功能概述：该模块帮助用户管理和追踪日常饮食情况，支持数据录入和回顾。
具体功能：
记录添加：用户可选择日期、时间、食物种类及食用量，提交后保存至数据库。
历史查看：支持按日期或食物类型筛选历史记录，便于分析饮食习惯。
应用价值：实现饮食数据的结构化管理，为健康监测和个性化膳食建议提供支持。
6. 运动训练模块
功能概述：该模块用于记录和管理用户的锻炼过程，支持训练计划制定和数据回顾。
具体功能：
记录管理：用户可添加训练记录，包括日期、项目、时长和强度，保存至数据库。
历史分析：支持按日期或类型筛选历史记录，便于制定科学锻炼计划。
应用价值：通过个性化数据管理，提升训练系统性和效果，助力用户实现健康目标
基于深度学习的医学图像肺炎预测系统
本项目集成了肺炎图像智能诊断的多项核心功能模块，主要包括图像上传、肺炎分类、病灶定位及诊断结果可视化。系统支持用户通过Web界面上传胸部X光图像，后端自动调用深度学习模型（DenseNet121、ResNet18、YOLOv8）进行图像分类与病灶检测，实现对肺炎的辅助诊断。分类模块可识别是否患有肺炎，定位模块则标注出疑似病灶区域。所有功能通过Flask框架集成，提供实时、轻量化、一体化的诊断服务路径，极大提升了用户操作便捷性和诊断效率。
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