項目一 華信商城

項目簡(jiǎn)介：

大型B2C電子商務(wù)平臺，包含用戶(hù)中心、商品展示、購物車(chē)、訂單、支付、評論、搜索等功能。

項目特色：

1、采用前后端分離的技術(shù)

2、使用Django REST framework +VUE技術(shù)實(shí)現

3、采用數據庫讀寫(xiě)分離技術(shù)

4、使用FastDFS實(shí)現商品圖片數據的存儲

5、可掌握支付相關(guān)業(yè)務(wù)的實(shí)現

6、可掌握搜索相關(guān)技術(shù)的使用

項目二 分布式爬蟲(chóng)項目

項目簡(jiǎn)介：

大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站和大型婚戀網(wǎng)站積累了海量信息，提取有用的價(jià)值，應用于數據挖掘、海量數據分析、市場(chǎng)分析（包括熱點(diǎn)資訊、關(guān)鍵詞點(diǎn)擊、輿情分析、全國婚戀市場(chǎng)等情況），掌握爬蟲(chóng)技術(shù)顯得尤為重要。

項目特色：

1、Python 多線(xiàn)程爬蟲(chóng)及其機制

2、使用Python、requests等網(wǎng)絡(luò )模塊

3、使用Python lxml、BeautifulSoup、re、json模塊進(jìn)行數據提取

4、XPath語(yǔ)法規則和各CSS Selector的使用

5、使用Selenium+Chrome實(shí)施動(dòng)態(tài)HTML抓取

6、掌握Scrapy框架，以及編寫(xiě)各類(lèi)中間件

7、掌握scrapy-redis分布式框架，了解各組件工作機制

項目三 華信資訊項目

項目簡(jiǎn)介：

一款新聞類(lèi)型的Web項目，主要為用戶(hù)提供金融資訊、數據，以抓取其他網(wǎng)站數據和用戶(hù)發(fā)布作為新聞的主要來(lái)源。

項目特色：

1、使用Flask Web框架 實(shí)現

2、前后端不分離 的形式實(shí)現具體業(yè)務(wù)邏輯

3、常見(jiàn)的 Web 開(kāi)發(fā)流程以及第三方平臺工具的集成和使用

項目四 聊天機器人項目

項目簡(jiǎn)介：

小智聊天機器人，使用了自然語(yǔ)言處理的技術(shù)，實(shí)現人機對話(huà)。實(shí)現的是一個(gè)類(lèi)似智能客服的系統，實(shí)現了閑聊功能和問(wèn)答功能，在A(yíng)pp上提供了入口，能夠和機器人閑聊和編程相關(guān)的問(wèn)題。

項目特色：

1、接受用戶(hù)的輸入

2、對輸入內容進(jìn)行預處理和特征提取

3、使用分類(lèi)方法判斷用戶(hù)輸入的內容

4、如果意圖為閑聊，調用閑聊的模型返回結果

5、如果意圖為提問(wèn)，調用問(wèn)答模型返回結果

項目四 華信商品推薦系統

項目簡(jiǎn)介：

建立在海量用戶(hù)與海量文章之上，使用Lambda架構整合實(shí)時(shí)計算和離線(xiàn)計算，借助分布式環(huán)境提升計算能力；使用Flume收集用戶(hù)的點(diǎn)擊、瀏覽、收藏等行為，建立用戶(hù)畫(huà)像和文章畫(huà)像，并存儲于HDFS集群；通過(guò)離線(xiàn)Spark SQL計算建立HIVE特征中心，存儲到HBase集群；通過(guò)ALS、LR、Wide&Deep等機器學(xué)習與深度學(xué)習、推薦算法進(jìn)行智能推薦，達到千人千面的用戶(hù)推薦效果。

項目特色：

1、ABTest實(shí)驗平臺

2、用戶(hù)反饋收集

3、實(shí)時(shí)計算平臺

4、離線(xiàn)計算分析平臺