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wonder b6971dcb4d Update: 更新部署脚本 2025-10-08 15:20:37 +08:00
wonder 84ba7b7585 Docs: 更新幻灯片 2025-10-08 15:11:32 +08:00
2 changed files with 83 additions and 1 deletions
+21
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@@ -0,0 +1,21 @@
#!/bin/bash
# 自动部署脚本
# 每天定时从 Gitea 拉取最新代码并执行构建
# 设置部署目录
DEPLOY_DIR="/root/online-slide"
# 切换到部署目录
cd "$DEPLOY_DIR" || exit 1
# 拉取最新代码(仓库是公开的,无需认证)
git pull origin main
# 安装依赖(如果需要)
npm install
# 执行构建
npm run build
echo "部署完成"
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@@ -27,6 +27,9 @@
[四、实习经历](#6)
[五、项目经历](#7)
## 一、基本信息
- 🤪 姓名:何朝晖
@@ -95,4 +98,62 @@
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![]()
![](http://47.121.181.112:3000/wonder/online-slide/raw/commit/dde9e4949716de78735be1e2f09216b362a331d4/docs/3.jpg)
## 五、项目经历
**[OpenBI 智能数据分析](#7/1)**
**[FastPush 消息推送平台](#7/6)**
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OpenBI 智能数据分析
> 2025-08 ~ 2025-09
*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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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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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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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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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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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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FastPush 消息推送平台
> 2025-01 ~ 2025-05
*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. 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. 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。