C/C++

爬虫技术：我具备高效的网络爬虫技术，能够自动访问网页，提取有价值的信息。我可以帮助用户： 监控市场动态，获取实时数据。 收集和整理网络资源，如文章、图片、视频等。 分析社交媒体趋势，提供洞察报告。 图像生成：通过Stable Diffusion Web UI或ComfyUI，我能够： 协助用户生成高质量的图像内容。 支持创意设计工作，如广告、社交媒体图像等。 提供图像编辑和优化功能。

自研游戏/图形引擎，使用c/c++开发，支持lua/javascript脚本语言，qt实现编辑器，支持dx12/opengl，跨平台着色器，骨骼动画，基于ffmpeg视频播放等常规功能

软件系统的整体结构采用分层设计、各层之间相互独立，之间只能通过数据接口进行交互。轻小包裹高速分拣系统在逻辑上可以分为采集层、通信层、业务层、安全保障层和数据层。采集层设备位于该系统的主要信息底层，实现对分拣搬运机器人和料箱搬运机器人等分拣设备的信息采集工作。通信层主要通过接口来接收上层WMS系统的订单分拣任务以及与分拣机器人等分拣设备进行通信，本模块设计提供多种形式的接口，包括：web service；http/json；socket以及直接的函数调用等。业务层描述了本系统提供的服务，如监视控制、分拣模型管理、模型仿真与选择和统计分析等。安全保障层描述了本系统所采用的安全措施，如用户授权和系统故障处理等。数据库层描述了系统所采用的数据库，负责存储分拣任务信息、故障信息、指令日志和机器人信息等系统运行数据。 监视控制包括分拣任务的管理和分拣机器人的控制，对分拣机器人提供三种不同形式的控制：白盒控制、黑盒控制和灰盒控制。 任务管理主要完成从WMS系统中接受订单分拣任务，并全程对分拣任务进行监视与控制，在系统完成分拣任务后，把分拣结果发送给WMS系统以及实时传送其他WMS系统需要的数据。 白

我擅长利用ComfyUI和Stable Diffusion Web UI进行绘画创作。通过这些工具，我能够展现出精致的绘画作品，表达自己内心的创意和情感。 我喜欢挑战自己，不断探索新的艺术风格和技术手法。无论是抽象艺术、写实风格还是梦幻插画，我都能够轻松驾驭，为观众带来一场视觉盛宴。 如果您对我的作品感兴趣，欢迎与我互动交流。让我借助ComfyUI和Stable Diffusion Web UI，为您呈现一个充满创意和灵感的绘画世界。谢谢！

项目介绍：此项目为 C++ 开源教程站，本人是项目所有者，致力于为 C++ 编程入门求学者提供一个成体系的 C++ 教学流程 我负责： 依赖 vitepress 完整构建 C++从菜鸟到入门 教程站，并部署至 github 开源 利用 .sh 建立完整 git 工作流，实现一步完成此项目的编写到部署 将自己整理的 C++ 笔记并按照正常学习路径进行编排优化 网站链接：https://iprefertoeatdinner.github.io/

对 HTTP 连接请求做出响应。HTTP 解析过程使用 GET 与 POST 请求。使用线程池与 Preactor 模式实现高并发。 开发环境：C++、linux ； 项目技术点：HTTP 协议的请求与响应、Socket 编程、Epoll、线程池、Preactor ●使用 socket 函数创建连接，从缓冲区中读取数据然后进行 HTTP 数据处理 ●采用Preactor 的事件处理模式 ●使用Epoll 的 ET 模式实现高效的 I/O 多路复用，NoblockIO ●支持优雅关闭连接 ●使用线程池可以避免频繁的创建和销毁线程，可以提高处理效率 ●以双向链表的形式管理定时器，处理超时连接 ●HTTP 获取请求信息支持 GET 和 POST 两种类型，实现登陆注册功能 ●数据库连接池处理频繁的数据库访问

本软件是对控制器进行控制和信号采集，能够实时监测控制器回传数据，并开展数据分析，在数据出现异 常时，能够产生报警信息。 项目技术：TCP、多线程、图表绘制、自定义控件、序列化 设计模式：单例、简单工厂、抽象工厂、观察者

校园导航的简易版本，我参与的部分是源代码的设计以及，但是由于签署了保密协议，所以无法拍照上传，只能用前面的照片代替。

随机生成10000个数，组成类似股市折线，每天体现在折线对象中（每天替换为每轮） 生成50个操作对象，每个对象有100枚筹码，固定对应所有因子的一种随机组合计算方式，通过该方式计算每天的买入卖出逻辑 淘汰最终盈利状态表现最差的N个操作对象，选出最终盈利状态表现最好的M个操作对象B， 产生N个子代，其余对象进行随机配对，每对产生二个子代。 由此来模拟真实交易情形，产生交易策略。

参与开源软件MuseScore，MuseScore是基于c++的大型跨平台开源乐谱制作软件，使用Qt作为图形界面处理。修复了多个重要bug得到社区的认可。

数据分类机器学习模型，支持线性模型/神经网络/支持向量机/聚类。 使用pytorch开发，自备高算力显卡。 支持在window和linux环境下运行。 100%完全自主知识产权，可转让代码，也可以转让开发资料包、样本、最终模型。

监控场景多目标跟踪 个人全权负责的项目，从处理数据集、训练、算法优化到部署到边缘设备 1、对监控视频检测预设目标 2、做到实时跟踪 3、部署到嵌入式设备

负责对接设计指数行情接收系统功能，行情对外接口，行情接口等api的开发维护。 解决了期货交易所和开发商，行情商的对接问题。 使用的技术：C++，oracle

车站值班员仿真培训系统可对车站级ATS系统，ISCS综合监控系统，IBP后备综合控制盘等系统，完全按照真实地铁高度仿真、人机界面及使用方法。可以进行车站值班员常规的标准化训练、可进行故障状态下的训练；可更改运行条件和参数设置；可进行突发事件处理和非正常行车训练；可对各种运营方案进行预演；可进行重大故障情况下各种解决方案的训练与比选；可对受训学员的训练过程及训练结果进行客观评价并生成评价结果。此系统可与培训中心的模拟驾驶培训系统、调度培训系统及AFC培训系统、屏蔽门等实现联动控制，以求达到最佳的培训效果。 个人职责: 1、负责ATS信号子系统，根据需求文档增加修改功能。 2、ATS信号子系统与机车模拟驾驶器联动。 3、ATS信号子系统与IBP盘联动。 4、配合项目验收。

1，其软件为将故障信息进行弹窗显示，且将收到的故障信息进行数据库的保存以及统计由我全权负责 2，软件分为故障信息显示模块，数据库管理模块，数据统计模块和统计可视化模块以及数据库查询 模块 3，因为此软件为其他项目嵌入软件，所以没有ui优化。其ui界面是由甲方统一优化。 4，软件用到了qchart平面统计库，ODBC数据连接库，以及配套的qt数据库管理库 5，中间遇到的问题及解决方案： a、统计是有一个按照时间来显示统计数据的需求其中需要将最大时间和最小时间找到，最开始用的是排序后找第一个，但数据量达到上万时界面会耗时很长，并且存在卡顿。后面使用直接寻找最大值的数据库查询语句，以及将统计逻辑放入线程中，避免了主线程卡顿，也减少了数据统计操作的耗时。 b、甲方需要在qchart中x轴添加一个刻度额外的标签，但QchartView中不支持此功能，后利用qLabel贴在Qchart上，并重位置自适应函数，使得qlabel一直在x周右侧随着界面大小变化而变化。

边缘手持设备的文字识别算法（个人负责项目，参与度100%） 项目要求：手持机自动抄表设备，要求准确率100% 技术路线：文字类型较少，选定小型CRNN神经网络；文字定位使用yolo目标检测网络。准确率要求极高，需要有技巧的采集数据和全面的数据增广，由于采集数据成本高，还要人工生成海量数据扩充数据集。这是本项目难点。

这个项目由本人独立开发。 项目功能： 1. 鼠标点击方式(左键、右键、中键)； 2. 快捷键(键盘)事件监听； 3. 随机算法。

项目目标：去除视频水印。视频上水印是全屏滚动的，且运动非匀速。 实现方法： 1、用opencv自己实现算法追踪满屏移动的水印位置，由于视频经过压缩水印被模糊化了，追踪相当困难。考虑到运行效率，不能使用AI网络暴力检测定位。 2、用AI算法去除水印，阅读大量小众论文结合个人思考选顶技术路线，最后设计出可靠神经网络去除水印，同样需要考虑运行效率，不能使用gan一类的算法暴力去除。 3、该项目考虑运行效率和去除效果已经达到了业界顶级水平 4、效果展示：https://www.bilibili.com/video/BV1ti4y157jK/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=abc797fab7df13f1f923db091814340d

1.Windows驱动开发，minifilter框架 2.音视频开发，直播，rtc，openGL，sip等 3.全栈开发,mvc,mvvc。互联网用到的技术都会，如有意向请私聊我

提供ai算力。工作室具备多块GeForce RTX 3080 Ti 显卡，该显卡开启了 80 个 SM，384-bit 内存总线，而去年发布的 GeForce RTX 3080 则只有 68 个 SM 和 320-bit 内存总线。 RTX 3080 Ti FE 的通用计算性能是 RTX 3080 FE 的 1.13 倍，内存带宽是 1.2 倍，和上一代 GeForce RTX 2080 Ti FE 相比，分别是 2.4 倍 和 1.5 倍。双精度和半精度的拐点分别为 1 字节 vs 0.6 FP64 和 1 字节 vs 40 FP16，FP32 和 FP16 的计算带宽密度拐点为每字节带宽 40 FP Ops，而双精度则是每字节带宽 0.6 FP Ops。