Docs: 更新幻灯片

deploy.sh

@@ -0,0 +1,31 @@
+#!/bin/bash
+
+# 自动部署脚本
+
+# 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
+
+
+npm config set registry https://registry.npmmirror.com
+
+export PUPPETEER_SKIP_DOWNLOAD=1
+
+# 安装依赖
+npm install --verbose
+
+# 启动服务
+# 安装PM2（如果尚未安装）
+npm install -g pm2
+
+# 使用PM2启动服务，确保只有一个实例运行
+pm2 start npm --name "online-slide" -- run web
+# 保存PM2进程列表
+pm2 save
+
+echo "部署完成"

docs/index.md

@@ -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
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 - 📧 邮箱：hezhaohui0807@163.com
 - 🧐 意向：后端开发（Java/Go）- 日常实习
 - 🔗 仓库：http://47.121.181.112:3000/wonder
-- 💬 微信：_wonder77
 
 ## 二、教育经历
 
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-“金山杯”华中地区高校第十八届程序设计邀请赛
-
-> 2024-04
 
 ![](http://47.121.181.112:3000/wonder/online-slide/raw/commit/a455b80112c37d3e4b6e240b725a4a670423ec48/docs/1.jpg)
 
 ---
 
 
-国际大学生程序设计竞赛（ICPC）湖北省赛
-
-> 2024-06
 
 ![](http://47.121.181.112:3000/wonder/online-slide/raw/commit/a455b80112c37d3e4b6e240b725a4a670423ec48/docs/2.png)
 
@@ -81,13 +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。
+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。
 
-> [commit-msg](http://47.121.181.112:3000/wonder/repo-template)
+> [📦 lark-webhook-sender](http://47.121.181.112:3000/wonder/lark-webhook-sender)
+
+![](http://47.121.181.112:3000/wonder/draw-io-files/raw/commit/9ef1a4fb29e4e74a476224037a090bad507db61b/lark-webhook-sender.png)
 
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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。
+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。
+
+> [📦 fund-crawler](http://47.121.181.112:3000/wonder/fund-crawler)
+
+![](http://47.121.181.112:3000/wonder/draw-io-files/raw/commit/0bb93f5d525c0de76efaac5992859370f32a5555/fund-crawler.png)
 
 ---
 
@@ -95,4 +97,63 @@
 
 ---
 
-![]()
+![](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)**
+
+**[ThumbUP 高并发点赞系统](#7/6)**
+
+---
+
+OpenBI 智能数据分析
+
+> 2025-08 ~ 2025-09
+
+*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。*
+
+---
+
+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。
+
+![](http://47.121.181.112:3000/wonder/draw-io-files/raw/commit/f9d083f1484066221f16d275b185990b0e7baf72/multi-agent.png)
+
+---
+
+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。
+
+![](http://47.121.181.112:3000/wonder/draw-io-files/raw/commit/f9d083f1484066221f16d275b185990b0e7baf72/rule-set.png)
+
+
+---
+
+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。
+
+---
+
+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。
+
+---
+
+ThumbUP ⾼并发点赞系统
+
+> 2025-10 ~ 2025-11
+
+*基于 Spring Boot + Redis + Caffeine + HeavyKeeper + Grafana 的⾼并发点赞系统。*
+
+---
+
+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。
+
+---
+
+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。
+
+---
+
+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。
+
+---
+
+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。

index.html

@@ -4,7 +4,7 @@
 		<meta charset="utf-8">
 		<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no">
 
-		<title>reveal.js</title>
+		<title>wonderland</title>
 
 		<link rel="stylesheet" href="dist/reset.css">
 		<link rel="stylesheet" href="dist/reveal.css">

package.json

@@ -10,6 +10,7 @@
   "scripts": {
     "test": "gulp test",
     "start": "gulp serve",
+    "web": "gulp serve --host 0.0.0.0 --port 8888",
     "build": "gulp build"
   },
   "repository": {