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软件开发

2024


边缘机器学习与机器人技术的未来:构建下一代SDK和平台

我很高兴能分享Orangewood Labs最雄心勃勃的项目之一:开发由边缘机器学习驱动的下一代机器人SDK和平台。这一举措将重新定义我们如何处理机器人编程和管理,为机器人系统带来前所未有的智能和效率水平。

机器人技术中的边缘机器学习革命 #

边缘机器学习(EdgeML)正在改变机器人技术的格局,通过直接在机器人设备上进行AI处理,而不是仅仅依赖基于云的解决方案。这种范式转变带来了几个关键优势:

  1. 降低延迟:对机器人实时决策至关重要。
  2. 增强隐私:敏感数据可以在本地处理,降低安全风险。
  3. 离线能力:即使没有持续的互联网连接,机器人也能智能运作。
  4. 带宽效率:只需将相关数据传输到云端。

我们的愿景:统一的机器人平台 #

我们的目标是创建一个全面的SDK和平台,利用边缘机器学习的力量来简化机器人编程,增强功能,并提高互操作性。以下是我们正在构建的内容:

2023


创新用户参与:为电子商务开发实时个性化信息流

作为印度一家领先电子商务平台的首席工程顾问,我领导开发了一项突破性功能:实时个性化信息流,彻底改变了用户在我们应用程序中发现和参与内容的方式。这个受抖音启发的功能专为电子商务量身定制,显著提高了用户参与度和在平台上花费的时间。

项目概述 #

我们的目标是创建一个动态、吸引人的信息流,以实现:

  1. 为每个用户实时提供个性化、相关的内容
  2. 提高用户参与度和在应用上花费的时间
  3. 推动产品发现和销售
  4. 利用用户生成的内容和精选品牌内容

技术方法 #

关键组件 #

  1. 内容聚合系统:收集和处理各种类型的内容(用户生成、品牌创建、产品信息)
  2. 实时个性化引擎:利用人工智能/机器学习为每个用户提供个性化内容
  3. 基于标签的内容分类:实施复杂的标签系统,实现高效的内容分类和检索
  4. 高性能内容交付:确保流畅、无缓冲的内容流式传输

技术栈 #

  • 后端:使用FastAPI的Python,用于高性能API端点
  • 机器学习:TensorFlow和PyTorch用于推荐模型
  • 实时处理:Apache Kafka和Flink用于流处理
  • 数据库:MongoDB用于内容元数据,Redis用于缓存
  • 内容交付:AWS CloudFront和Elastic Transcoder用于视频处理和交付

主要功能 #

  1. 个性化内容排名:开发了一种算法,根据用户偏好、行为和实时参与指标对内容进行排名

2022


革新结核病治疗:开发智能药盒以提升患者护理

在对抗结核病(TB)的过程中,患者遵守用药方案对成功治疗结果至关重要。本文详细介绍了我与该国领先产品设计师之一合作开发智能药盒的经历,旨在改善结核病治疗依从性和患者护理。

项目概述 #

我们的项目由梅琳达·盖茨结核病项目第一阶段资助,旨在创造一个创新解决方案,以应对结核病治疗依从性的挑战。主要目标是:

  1. 开发一个能够跟踪和鼓励用药依从性的智能药盒
  2. 为患者创建一个直观的界面,以便与其治疗计划互动
  3. 实施一个系统,让医疗服务提供者能够远程监控患者进展
  4. 设计一个既经济实惠又适合不同环境的解决方案
  5. 确保处理敏感医疗信息时的数据隐私和安全

技术方法 #

硬件-软件集成 #

我们解决方案的核心是一个与安卓平板电脑集成的智能药盒:

构建多类别电商聚合平台:革新印度在线购物

在印度蓬勃发展的电子商务领域,消费者要在多个平台上找到最优惠的交易可能是一项艰巨的任务。本文详细介绍了我在开发一个尖端电子商务聚合器的经验,该聚合器旨在简化并增强印度消费者的在线购物体验。

项目概述 #

我们的客户,一家孵化创新项目的数字代理公司,设想了一个能够聚合多个电子商务网站产品信息的平台。主要目标是:

  1. 开发一个强大的网络爬虫系统,从10多个印度主要电子商务门户网站收集数据
  2. 创建一个可扩展的数据库来存储和管理大量产品数据
  3. 实现高效的搜索和比较引擎
  4. 设计用户友好的界面,便于产品发现和比较
  5. 确保价格和库存的实时更新

技术方法 #

网络爬虫和数据提取 #

平台的基础是一个复杂的网络爬虫系统:

在Tradus开创印度首个真正的电子商务市场

在2010年代初期,当印度的电子商务格局刚刚开始成形时,我有机会在Tradus领导一个变革性项目。作为高级工程经理,我的任务是开发印度首个真正的电子商务市场,这个挑战将推动该国新兴在线零售领域的可能性边界。

Tradus的愿景 #

Tradus (http://tradus.com) 旨在通过创建一个多个卖家可以列出其产品,在价格和服务质量上竞争的平台来革新印度的在线购物。这在当时的印度是一个新颖的概念,因为大多数电子商务网站都采用基于库存的模式运营。

团队领导和项目范围 #

管理一个15人的工程师团队,我们的使命明确但具有挑战性:

  1. 将现有的Tradus平台转变为全面的市场
  2. 开发印度首个面向爬虫和聚合器的公共电子商务API
  3. 通过复杂的小部件和JavaScript库增强用户界面
  4. 优化平台性能以处理增加的流量和交易

构建市场 #

市场架构 #

我们首先重新设计核心架构以支持多个卖家,实施:

2021


在Tyroo使用核心Java构建分析系统:革新印度广告技术

在2010年代初期,当数字广告在印度开始蓬勃发展时,我有机会在当时印度最大的广告技术公司Tyroo工作。作为一名软件工程师,我在开发分析系统方面发挥了关键作用,这些系统将塑造该地区数据驱动广告的未来。

Tyroo的愿景 #

Tyroo旨在为广告主和发布商提供关于广告活动表现、用户行为和投资回报率的深入洞察。我们的目标是构建强大、可扩展的分析系统,能够实时处理大量广告数据。

技术挑战和解决方案 #

处理大数据 #

广告数据的庞大数量是我们的主要挑战。我们需要每天处理数十亿次广告展示、点击和转化。

扩展房地产科技:优化高增长平台的数据库和服务器基础设施

在快节奏的房地产科技世界中,快速高效扩展的能力可以决定平台的成败。本文详细介绍了我作为一家高增长房地产技术公司的基础设施顾问的经验,重点关注优化数据库性能和服务器可扩展性,以支持快速的用户增长和数据增长。

项目概述 #

我们的客户是一个领先的在线房地产平台,正经历爆炸性增长,但面临着重大的可扩展性挑战。主要目标是:

  1. 优化数据库性能,以处理不断增加的数据量和复杂查询
  2. 增强服务器基础设施,以支持不断增长的用户流量
  3. 实施可扩展的架构,能够适应未来的增长
  4. 在基础设施升级期间最小化停机时间
  5. 在提高系统性能的同时降低运营成本

技术方法 #

数据库优化 #

为解决数据库性能问题:

2020


革新移动通信:开发Kirusa语音短信

2009年,当移动通信领域正在迅速发展时,我有机会在印度新德里的Kirusa公司参与一个开创性项目。作为一名软件工程师,我是负责开发和实施Kirusa语音短信团队的一员,这是一个创新的应用程序,结合了语音和短信消息,最终覆盖了超过2.5亿用户。

Kirusa的愿景 #

Kirusa旨在弥合语音和文本通信之间的差距,创造一个广泛用户都能使用的解决方案,包括那些觉得打字困难或更喜欢语音通信的用户。目标是开发一个电信供应商可以轻松集成到其现有系统中的产品。

技术概述 #

核心技术 #

  • J2EE(Java 2企业版):我们应用程序的骨干,提供了一个强大和可扩展的服务器端平台。
  • MySQL:我们选择的数据库管理系统,为处理数百万用户记录和消息提供可靠性和性能。

开发的主要功能 #

  1. 语音录制和压缩:实施高效算法来捕获和压缩语音消息,以最小化数据使用。

成功扩展:优化Proptiger高流量房地产网站的数据库性能

在快节奏的在线房地产世界中,网站性能可能会决定用户体验的成败。作为印度领先房地产网站Proptiger的顾问,我的任务是优化他们的数据库设置,以高效处理高流量。本文深入探讨了我们面临的挑战、实施的解决方案以及在扩展基于PHP的MySQL后端网站时学到的经验教训。

挑战:扩展遗留系统 #

Proptiger与许多成熟的网络平台一样,多年来迅速发展。随着这种增长,在不断增加的负载下保持最佳性能成为了一个挑战。我们需要解决的主要问题是:

  1. 数据库瓶颈导致页面加载时间缓慢
  2. 流量高峰期间性能不稳定
  3. 现有MySQL设置的可扩展性有限
  4. 缺乏对系统性能的实时洞察

我们的目标是实施一个不仅能解决这些即时问题,还能为未来增长提供基础的解决方案。

解决方案:Galera集群和可观察性工具 #

经过对Proptiger的基础设施和需求进行全面分析后,我们决定采用双管齐下的方法:

SEO分析创新:构建可扩展的实时排名跟踪平台

在快节奏的数字营销世界中,获取实时、准确的SEO数据对于做出明智决策至关重要。本文详细介绍了我在开发一个最先进的SEO分析平台的经验,重点关注可扩展架构和创新使用大数据技术来提供实时洞察。

项目概述 #

我们的客户,一家数字营销领域的初创公司,旨在通过一个能够提供以下功能的平台来颠覆SEO工具市场:

  1. 数百万关键词的实时排名跟踪
  2. 可扩展架构以支持快速用户增长
  3. 高级分析和报告功能
  4. 竞争分析功能
  5. 与其他流行营销工具的集成

技术方法 #

可扩展架构设计 #

为了处理大规模的数据处理需求,我们设计了一个高度可扩展的架构: