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b6971dcb4d
..
main
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b5fc8f589d | ||
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95c1e2e799 | ||
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7eef9aeac6 | ||
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3b0cbde7d5 | ||
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e8f5a50b3e | ||
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345eaece36 |
@@ -1,7 +1,6 @@
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#!/bin/bash
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#!/bin/bash
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# 自动部署脚本
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# 自动部署脚本
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# 每天定时从 Gitea 拉取最新代码并执行构建
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# 设置部署目录
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# 设置部署目录
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DEPLOY_DIR="/root/online-slide"
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DEPLOY_DIR="/root/online-slide"
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@@ -12,10 +11,21 @@ cd "$DEPLOY_DIR" || exit 1
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# 拉取最新代码(仓库是公开的,无需认证)
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# 拉取最新代码(仓库是公开的,无需认证)
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git pull origin main
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git pull origin main
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# 安装依赖(如果需要)
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npm install
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# 执行构建
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npm config set registry https://registry.npmmirror.com
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npm run build
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export PUPPETEER_SKIP_DOWNLOAD=1
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# 安装依赖
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npm install --verbose
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# 启动服务
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# 安装PM2(如果尚未安装)
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npm install -g pm2
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# 使用PM2启动服务,确保只有一个实例运行
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pm2 start npm --name "online-slide" -- run web
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# 保存PM2进程列表
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pm2 save
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echo "部署完成"
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echo "部署完成"
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+29
-29
@@ -37,7 +37,6 @@
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- 📧 邮箱:hezhaohui0807@163.com
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- 📧 邮箱:hezhaohui0807@163.com
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- 🧐 意向:后端开发(Java/Go)- 日常实习
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- 🧐 意向:后端开发(Java/Go)- 日常实习
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- 🔗 仓库:http://47.121.181.112:3000/wonder
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- 🔗 仓库:http://47.121.181.112:3000/wonder
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- 💬 微信:_wonder77
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## 二、教育经历
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## 二、教育经历
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@@ -61,18 +60,12 @@
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“金山杯”华中地区高校第十八届程序设计邀请赛
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> 2024-04
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国际大学生程序设计竞赛(ICPC)湖北省赛
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> 2024-06
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@@ -84,13 +77,19 @@
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1. 撰写 commit-msg 钩子脚本整理 Git 提交消息,开发飞书机器人实现代码更新通知,提升代码质量与开发效率。
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1. 构建团队化开发⼯具,基于 Lark SDK 与 Gitea Webhooks 构建⻜书推送服务,仓库代码变更时⾃动推送 AI 摘要。
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> [commit-msg](http://47.121.181.112:3000/wonder/repo-template)
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> [📦 lark-webhook-sender](http://47.121.181.112:3000/wonder/lark-webhook-sender)
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2. 结合爬虫技术,使用 Jsoup HTML 解析库处理复杂的网页结构,实现页面解析数据对象封装,供其他业务调用。
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2. 使用 Jsoup HTML 解析库高效处理复杂网页结构,实现页面数据的精准抽取与对象封装,提供标准化数据支持。
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> [📦 fund-crawler](http://47.121.181.112:3000/wonder/fund-crawler)
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@@ -104,7 +103,7 @@
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**[OpenBI 智能数据分析](#7/1)**
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**[OpenBI 智能数据分析](#7/1)**
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**[FastPush 消息推送平台](#7/6)**
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**[ThumbUP 高并发点赞系统](#7/6)**
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@@ -112,48 +111,49 @@ OpenBI 智能数据分析
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> 2025-08 ~ 2025-09
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> 2025-08 ~ 2025-09
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*基于 Spring Boot + Spring AI Alibaba + RabbitMq + LLM + React 的智能数据分析平台。用户只需要导入原始数据集、并输入分析诉求,就能自动生成可视化图表以及分析结论,提供高效的数据分析能力。*
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*基于 Spring AI + MySQL + Redis(Redission) + RabbitMQ + PostgreSQL(PgVector) 的智能数据分析平台。⽤⼾只需要导⼊原始数据集和分析规则集,并输⼊分析诉求,就能⾃动⽣成可视化图表以及分析⻅解报告,提供⾼效数据分析能⼒。*
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1. 设计 Prompt 模板封装用户请求,借助 @Tool 注解实现工具调用,利用结构化输出返回 JSON 供前端渲染。
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1. 为提升输出可靠性,设计 Multi-Agent 解耦业务,ChartAgent 负责图表JSON⽣成,InsightAgent 负责⻅解报告。
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2. 考虑到 LLM token 用量,使用 Easy Excel 解析用户上传 XLSX 表格数据文件并压缩为 CSV,成本降低约 20%。
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2. 为实现扩展性,⽀持⽤⼾⾃定义 rule-set 分析规则,⽀持 RAG 召回参考上下⽂,⽀持⼯具调⽤获取接⼝实时数据。
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3. 支持 JWT 用户访问控制,基于 Redission 的 RateLimeter 实现令牌桶算法限流,避免恶意占用系统资源。
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3. 在限流⽅案的选择上,对⽐计数器、漏桶、窗⼝等多种限流机制,选⽤ Redission 实现分布式的令牌桶算法限流。
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4. 针对 LLM 响应时间长的问题,实现自定义 IO 密集型线程池,实现模型调用的并发执行和异步化。
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4. 针对 LLM 请求耗时⻓特性,设计⾃定义 IO密集型线程池 和 RabbitMQ 消息队列,实现模型调⽤并发化和异步化。
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5. 基于 RabbitMq 接收并持久化任务消息,通过 Direct 交换机转发给 AI 生成模块,解决本地队列重启丢失的问题。
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ThumbUP ⾼并发点赞系统
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> 2025-10 ~ 2025-11
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*基于 Spring Boot + Redis + Caffeine + HeavyKeeper + Grafana 的⾼并发点赞系统。*
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FastPush 消息推送平台
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1. 基于 Caffeine + Redis 实现⼆级缓存结构,有效缓解数据库压⼒,提供⾼效率的数据访问响应。
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> 2025-01 ~ 2025-05
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*基于 Spring Boot + Kafka + Flink 的高性能实时消息追踪平台。平台提供对多类型消息(短信、邮件、推送等)的全链路追踪能力,支持实时查询消息状态,并具备消息资源隔离和动态调控功能。*
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1. 采用分层架构设计,支持校验去重、定时任务、夜间屏蔽等业务逻辑。
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2. 针对 Redis 数据池,借助 Lua 脚本保证操作原⼦性,通过定时任务实现数据同步,使⽤补偿任务机制保证⼀致性。
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2. 针对埋点数据,基于 Kafka + Flink 实现数据流实时分析,支持核心指标(如消息到达率)聚合统计。
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3. 对于超级热点数据,基于 HeavyKeeper 算法实现数据的探测,封装基于 Caffeine 的⼯具类读取到本地缓存。
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3. 针对埋点数据,基于 Kafka + Flink 实现数据流实时分析,支持核心指标(如消息到达率)聚合统计。
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4. 根据字符串常量池的特性,在部分需要锁的场景下,使⽤业务前缀词和⽤⼾ID的组合字符串对象作为锁。
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4. 针对管理后台,基于 Prometheus+Granfa 构建监控看板,支持异常告警与数据分析,实现消息的全链路追踪。
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+1
-1
@@ -4,7 +4,7 @@
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<meta charset="utf-8">
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<meta charset="utf-8">
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<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no">
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<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no">
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<title>reveal.js</title>
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<title>wonderland</title>
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<link rel="stylesheet" href="dist/reset.css">
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<link rel="stylesheet" href="dist/reset.css">
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<link rel="stylesheet" href="dist/reveal.css">
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<link rel="stylesheet" href="dist/reveal.css">
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@@ -10,6 +10,7 @@
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"scripts": {
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"scripts": {
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"test": "gulp test",
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"test": "gulp test",
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"start": "gulp serve",
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"start": "gulp serve",
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"web": "gulp serve --host 0.0.0.0 --port 8888",
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"build": "gulp build"
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"build": "gulp build"
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},
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},
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"repository": {
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"repository": {
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