生成带校验码的卡号、19位的Long ID、不大于22位的短UUID、短卡号、激活码、数字加密、付款码。分布式、基于内存、安全可靠、性能高。
商品类目预测,使用Spring Boot开发框架和Spark MLlib机器学习框架,通过TF-IDF和Bayes算法,训练出一个商品类目预测模型。该模型可以根据商品名称自动预测出商品类目。项目对外提供RESTFul接口。
UI自动化测试框架,支持APP、Web、HTML5三端, 基于SpringBoot框架, 采用Page Object设计模式,基于 TestNG 测试框架构建测试用例,支持消息通知、失败截屏、HTTP 报告、并发执行等特性
商品关联关系挖掘,使用Spring Boot开发框架和Spark MLlib机器学习框架,通过FP-Growth算法,分析用户的购物车商品数据,挖掘商品之间的关联关系。项目对外提供RESTFul接口。
文本关键词提取,对文本分词后使用多种方法提取给定语料中的关键词,包含结巴自带的 TF-IDF 算法、TextRank 算法、Scikit-Learn 包中的 TF-IDF
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贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request,其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。