业务和功能介绍
深圳某街道办面临 3 大难题：
一是民生业务（居住证 / 补贴申请）需线下跑，平均办理时限超 3 天，居民满意度低；
二是各科室数据（民政 / 社保 / 计生）分散，人工汇总统计需 1 周 / 月，影响决策效率；
三是缺乏民生诉求数据分析，无法精准解决高频问题（如设施维修 / 政策咨询）。
我们的服务:
1. 基础功能：小程序端业务办理、诉求反馈、15 分钟生活圈查询；管理端业务审批、数据统计。
2. 数据平台核心功能：
① 数据治理模块：对接民政、社保、计生系统数据，通过数据清洗工具剔除重复 / 无效数据，建立统一数据标准，形成街道 “民生数据中台”；
② 分析看板模块：用 ECharts 搭建运营看板，展示业务办理量（按类型 / 时段）、诉求解决率（按问题分类）、居民满意度，支持按社区 / 科室维度钻取；
③ 决策支持模块：分析高频诉求 TOP3（如 “老旧小区设施维修”“养老补贴咨询”），生成解决方案建议报表，辅助街道优化资源分配。
一是民生业务（居住证 / 补贴申请）需线下跑，平均办理时限超 3 天，居民满意度低；
二是各科室数据（民政 / 社保 / 计生）分散，人工汇总统计需 1 周 / 月，影响决策效率；
三是缺乏民生诉求数据分析，无法精准解决高频问题（如设施维修 / 政策咨询）。
我们的服务:
1. 基础功能：小程序端业务办理、诉求反馈、15 分钟生活圈查询；管理端业务审批、数据统计。
2. 数据平台核心功能：
① 数据治理模块：对接民政、社保、计生系统数据，通过数据清洗工具剔除重复 / 无效数据，建立统一数据标准，形成街道 “民生数据中台”；
② 分析看板模块：用 ECharts 搭建运营看板，展示业务办理量（按类型 / 时段）、诉求解决率（按问题分类）、居民满意度，支持按社区 / 科室维度钻取；
③ 决策支持模块：分析高频诉求 TOP3（如 “老旧小区设施维修”“养老补贴咨询”），生成解决方案建议报表，辅助街道优化资源分配。
项目实现
1. 负责任务：开发政务数据平台，设计数据治理流程与分析看板，实现多系统数据对接，优化小程序适老化 UI。
2. 技术架构亮点：采用 “Uniapp 多端适配 + 微服务数据中台” 架构，Java 开发数据治理 API，PostgreSQL 存储结构化政务数据；
3. 难点是跨部门数据协同，通过制定统一数据接口规范与权限管理，实现数据安全共享；数据更新延迟控制在 1 小时内，确保看板数据实时性。
2. 技术架构亮点：采用 “Uniapp 多端适配 + 微服务数据中台” 架构，Java 开发数据治理 API，PostgreSQL 存储结构化政务数据；
3. 难点是跨部门数据协同，通过制定统一数据接口规范与权限管理，实现数据安全共享；数据更新延迟控制在 1 小时内，确保看板数据实时性。
示例图片视频
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Go+FFmpeg 抖音财经股票指标视频自动化生成系统
一、项目简介
本人自1993年接触证券市场，2004年尝试用PHP开发自动化指标筛选程序，因并发性能限制，批量数据运算耗时过长。2015年转向Go语言，依托原生并发模型，将运算耗时由半小时优化至1分钟内，期间对比Python、Julia等语言后，最终选定Go为主力开发语言。
2025年启动本项目：基于自研股票指标函数体系，搭建财经短视频自动化流水线，将量化指标可视化内容批量生成视频并适配抖音平台分发标准。
技术迭代上，初期采用fogleman/gg生成PNG图片序列，再由FFmpeg合成视频。经持续优化，现绝大部分素材渲染直接交由FFmpeg完成，仅在FFmpeg耗时过高、分辨率无法满足需求时，回退使用GG生成静态图片。整套系统已实现数据解析、图表渲染、视频合成一站式自动化。
二、业务功能
批量指标运算：批量读取量化数据，自动运算生成股票指标信号。
数据可视化渲染：支持FFmpeg滤镜实时绘图，兼容GG静态PNG绘图兜底方案。
短视频自动合成：按平台规范自动合成视频，适配抖音等主流短视频平台分辨率与码率要求。
全流程自动化调度：从数据到视频全链路自动化，支持持续产出可视化素材。
智能渲染链路切换：根据耗时、画质需求，自动选择最优渲染方案（FFmpeg主链路/GG兜底）。
三、技术栈
Go、FFmpeg、fogleman/gg、股票量化接口、自动化调度脚本
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