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Python全栈开发（Django/DRF）、Java后端开发（SSM/SpringBoot）、前端技术（Bootstrap/Vue-cli）、数据库（MySQL/Redis）、异步队列（Celery）、爬虫与逆向技术（JavaScript逆向、数据采集）、实时通信（WebSocket）、数据可视化（Pyecharts）、推荐系统算法、软件著作权开发

主导某高校数据分析项目，完成45万条数据的清洗与推荐系统开发，采用Pandas/Numpy进行数据处理，使用Django框架搭建可视化平台并深入研究DRF底层原理。独立开发数据采集系统，通过JavaScript逆向技术破解加密接口，实现多平台数据采集与存储。完成系统内网部署及软件著作权申请，优化数据处理效率提升30%。

项目名称：智能推荐系统开发

技术栈：Django/DRF、Pandas/Numpy、Pyecharts、Redis

项目描述：基于45万条用户行为数据构建推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化推荐。使用Django搭建可视化平台，通过DRF实现API接口开发，利用Pyecharts完成数据可视化展示。优化数据处理流程，提升系统响应速度25%。

技术挑战：处理海量数据时内存占用过高

解决方案：采用分页处理+Redis缓存机制，优化数据预处理流程

项目名称：多平台数据采集系统

技术栈：JavaScript逆向、Scrapy、MySQL

项目描述：开发跨平台数据采集系统，通过JavaScript逆向技术破解加密接口，实现多源数据采集与存储。构建数据清洗管道，完成数据结构化存储与分析。

技术挑战：动态加密数据解析

解决方案：采用动态分析+逆向工程结合方式，实现加密算法还原与数据提取