C/C++

在健康知识普及与疫苗管理需求日益增长的背景下，为有效解决健康类知识物理模型参考匮乏、难以快速部署大量内容的问题，同时提升疫苗管理及相关健康信息传播的效率与用户体验，本研究设计并实现了“愈临”疫苗管理服务平台。该平台旨在通过先进的技术手段，构建一个集疫苗库存信息管理、疾病知识宣传、用户交流互动于一体的综合性服务平台，以满足用户对健康信息获取及疫苗接种服务的需求，同时为后台管理者提供高效的信息管理工具。 在技术实现方面，“愈临”疫苗管理服务平台采用UE引擎进行大世界内容的主体设计，涵盖场景、模型、UI等多个方面，利用UE源码版引擎与C++语言进行程序设计，确保平台的稳定性与扩展性。为应对内容更新需求，平台通过服务器PAK包实现动态更新，无需重新部署整个系统。Web端部分，创新性地使用经个性化修改的UE引擎浏览器插件进行页面跳转，该插件通过读取服务器上的View层数据来呈现内容，保证了数据的安全性与一致性。网页设计采用Java语言，基于IDEA开发环境并运用SSM框架，打包部署于本地服务器，数据库选用本地MySQL，确保了数据的高效处理与存储。平台功能丰富，包括传染病宣传、疫苗管理、用户交流

3D试衣用于服装设计与服装试穿选型，可提升服装设计效率，以及提升用户体验。 以三维视角可动态调整身材尺寸信息，动态实时的展现。 根据自身情况加减尺寸 / 针数，下单后，自动计算工艺并转入制版。 3D 组织 ：可根据衣片填充不同的组织，并可设置组织的间隔、排列和配色。 3D 局部提花设计：可设置局部提花的位置、大小、角度和配色。 3D嵌花设计：可设计嵌花的形状、大小和颜色，并且可以对嵌花形状填充组织。 3D 预览：衣片放缩、360 度旋转和动画模式。 可调整 LOGO 的位置、大小、角度。

图像增强算法基于GAN算法和EDSR模型对图像进行增强使图像清晰度提升数倍，该算法是2022年为oppo手机开发的算法，模型量化后植入手机提升手机的拍照和拍视频效果。模型采用tensorflow框架训练，交付给客户时是用jetson xavier nx做为载体，将算法的推理效果做成demo一并交付。推理方式采用将模型转换成onnx模型后，再转为TRT模型，最后由英伟达deepstrem + tensorRT来推理模型，针对720P的图像将其超分到2k，1080p的图像超分到4K，并在xavier nx上实现每秒钟60fps以上的推理速度。想了解详情的可联系我公司索取详细资料

针对现有的一些chm格式生成工具局限性（如Smart Sql存在无法一次生成多个oracle用户对应的数据库说明文档，且未包括存储过程、视图无脚本等问题），基于HTML Help Workshop工具及开发语言自行实现基本的chm工具； 实现方案： 1、基于ado.net完成元数据读取（表、视图、存储过程，包含字段、备注、相关脚本等）； 2、生成对应的html、hhp、hhc文件； 3、调起HTML Help Workshop工具基于步骤2生成的文件编译生成chm数据库说明文件。

ADAS（Advanced Driver Assistance System，高级驾驶辅助系统））是一套集成传感器、算法和车辆控制技术的智能化系统，旨在通过实时环境感知、风险预警和部分自动化控制，显著提升行车安全性、驾驶舒适性和能源效率。作为自动驾驶（L1-L3级）的核心技术基础，ADAS已成为现代智能汽车的标配，并逐步推动汽车产业从“被动安全”向“主动智能”转型。

项目简介 **金融数据管理平台**是一款专业级金融合同管理和计算工具，专为解决金融机构和企业财务部门在融资管理中面临的复杂计算问题而设计。本人独立开发完成核心功能，现寻求合作伙伴或出售源代码。 **技术栈**：Python + Tkinter + SQLite + Pandas **开发进度**：核心功能已完成，可直接使用 ## ✨ 核心功能亮点 ### 1️⃣ 精确的利率计算引擎 - ✅ **支持LPR浮动利率**：自动查询最近LPR，精确计算利率 - ✅ **复杂调息规则**：支持多种调息周期和调息日 - ✅ **首笔提款日机制**：支持以首笔提款日为基准的利率确定 - ✅ **固定利率支持**：支持全期固定利率不调息 ### 2️⃣ 强大的还本付息计算 - ✅ **多笔放款支持**：一个合同下支持多笔放款独立计算 - ✅ **灵活还本方式**：按计划还本、利随本清、到期一次还本 - ✅ **多样付息方式**：定期付息、利随本清、复利计息、还本时结清利息 - ✅ **自定义付息日**：支持自定义各种付息日期组合 ### 3️⃣ 特殊业务场景支持 - ✅ **信托特殊结

1. 设计了一种新的稀疏存储格式 2. 给予新格式，给出了两种高效的SpMV实现方法，性能超过cusparse; 3. 设计了自适应的kernel选择策略，可以根据稀疏矩阵的特点自适应选择最优的spmv算法 4. 相关成果已经发表了sci论文，后期项目会开源 5. 实现了高效的spmv预处理算法，缩短了格式转化的开销

本项目针对集成电路先进工艺节点下，高精度参数电容提取耗时且困难的行业痛点，提出并实现了一种创新解决方案。核心技术融合了神经网络（NN） 构建高效的电容预测代理模型，利用有限元方法（FEM） 生成高精度训练数据并进行关键区域验证，以及采用多线程框架OMP 等算法优化数据采样与模型训练过程。该方案显著提升了提取效率，在保持与商业工具可比拟的精度的同时，大幅缩短了计算时间。项目成果有效解决了企业的实际工程难题，其性能和可靠性已获得合作企业的正式认可，成功应用于其实际芯片设计流程中，为复杂互连结构的快速精准建模提供了有力工具。

本项目旨在构建一个服务于长线投资者的智能化基金推荐平台，以数据驱动和算法为核心，提供具有参考价值的投资建议及透明的决策依据。项目将系统性地实现以下核心目标： 1.自动化基金数据获取与处理： 构建高效稳定的数据管道，通过自动化爬虫技术（如Scrapy/Selenium/API集成），实时或定时抓取权威金融平台（如天天基金网、晨星网、交易所等）的基金每日动态信息（包括但不限于净值、规模、持仓、经理变动、费率、业绩排名、风险评估指标等）。针对获取的多源异构数据，设计并实现鲁棒的数据清洗与预处理流程，包括处理缺失值、异常值、格式标准化、特征工程（如计算夏普比率、最大回撤等衍生指标）以及数据归一化等关键步骤。清洗后的高质量数据将自动化转化为结构化格式，并高效持久化存储于选定的数据库系统（如MySQL、PostgreSQL或时序数据库如InfluxDB），为上层应用提供坚实、可靠的数据基础。 2.智能化推荐引擎构建与可解释性呈现： 基于历史与实时数据，研发核心基金推荐算法模块。该模块将融合多维评价指标（长期业绩稳定性、风险控制能力、经理经验、费用成本、行业配置契合

该项目是为中关村国家实验室研发的一套芯片验证平台系统，系统由刷脸支付系统客户端 + 芯片算力展示平台两部分组成。刷脸客户端通过视频解码可接入设备摄像头，并利用人脸识别算法实时抓拍人脸，并将抓拍后的人脸加密后以socket的形式发送给翠湖系统，翠湖系统对加密的数据再次进行特殊加密处理，并用全同态加密芯片在密态情况下对数据进行计算，并返回计算结果；刷脸支付客户端软件拿到计算后的结果做比对并实现支付。芯片算力展示平台可以呈现每一次密态计算过程时芯片的瞬时算力及平均算力，内存消耗，发热量等芯片数据，以便于展示出芯片运行的整个性能过程。

本方案面向工业 4.0 新型工厂，针对传统自动化产线中目标抓取、焊接、打胶等操作需预处理目标的痛点，实现无需人工调整的自动化作业，提升产线灵活性与效率。区别于市场常规方案，采用自主研发的机构光相机采集目标区域点云数据，结合自研算法实现目标的精准识别、定位与控制，具备非接触式测量、环境适应性强、无需目标预处理等优势，可适配多场景自动化生产需求。核心由机构光相机硬件、点云数据处理算法及自动化控制软件构成，通过自研光机电一体化技术，实现从数据采集到执行控制的全流程自主化。

**专业级LED灯具布局控制软件** 本软件是一款面向舞台灯光、建筑照明及灯光秀设计的专业控制平台，提供沉浸式灯具布局与效果编程体验。核心界面采用**C++语言开发，基于Qt框架全手工自绘**，摒弃原生控件以实现高度定制化视觉效果。通过集成**DirectX图形加速技术**，显著提升渲染效率，确保在复杂的最大1000×1000网格化布局画布中实现流畅的灯具拖拽、旋转及实时效果预览。 **界面与功能亮点：** - **左侧端口管理区**：支持多端口灯具分组控制，勾选即显对应设备状态 - **中央设计画布**：DirectX加速的网格化布局区域，直观呈现灯具空间关系 - **右侧效果控制区**：提供实时测试/控台测试双模式，内置闪烁/渐变等特效引擎 - **底部参数面板**：支持亮度、渐变速率等参数的滑条与数值双精度调节 **技术优势：** 1. **高效渲染架构**：DirectX驱动Qt自绘界面，轻松承载大规模灯具阵列的动态渲染 2. **精准色彩控制**：RGB基础色+自定义调色板，满足专业级色彩调配需求 3. **多协议扩展**：底层支持DMX

1. 生成roguelike地图，所有房间连接可通过 2. 可配置墙体，地板，可配置地图大小，房间类型，房间数量 3. 运行 启用插件 将游戏模式的父类更改为 ARoguelikeGameMode 创建 UDungeonDataAsset 并在游戏模式蓝图中设置地牢数据资产 配置数据资产 设置 roguelikeTileActor 蓝图 运行

盲区监视系统BSD（Blind Spot Detection）实时监测驾驶员视野盲区，精准识别车辆前、后、左、右盲区范围内的行人及非机动车辆，在判断可能发生危险时系统及时告警，避免意外发生。 可结合距离等维度定义不同等级的盲区预警，实际使用过程中针对不同车型、不同环境灵活搭配不同方向的盲区检测算法。 通过摄像头捕捉盲区内画面，应用视觉测距计算出盲区的风险范围，并结合人体检测、物体识别等技术对获取图像进行处理分析，若在风险区域内检测到车辆、行人，则向驾驶员发起警报。

这是一款面向AI开发者的智能图像处理工具，集成了从数据标注到模型训练的全流程功能。 该工具具有三大核心特点：1）内置智能标注系统，支持语义分割/实例分割的交互式标注，标注效率提升300%；2）可视化训练模块，用户通过GUI界面即可完成数据增强、超参数调节等深度学习全流程，无需编写代码；3）预置ENet、UNet等主流网络架构。系统兼容windows/linux框架，已成功应用于医疗影像分析、自动驾驶等场景，显著降低AI开发门槛。

基于 B/S 架构设计并实现了一个云备份管理系统，旨在为高校教学资源的集中存储、分类管理与安全备份提供一站式解决方案。系统支持多用户访问控制，、自动压缩归档与访问频率感知等机制，有效提升了系统的可维护性与数据安全性。项目部署在 Linux 服务器环境中，，具有良好的应用前景和推广价值 服务端两大模块构成：管理模块和业务模块 •管理模块：管理模块分为两个小模块 配置信息管理 config、数据管理 data。主要功能是对已上传的文件信息和一些重要配置进行管理，便于后续业务处理 •业务模块：业务模块也分为两个小模块 热点文件管理 hot、上传下载请求服务service。主要负责对上传的非热点文件进行压缩处理和相应用户的上传下载请求，并且支持下载的断点续传 •客户端框架：数据管理和文件备份 •数据管理：内存中使用Hash表存储提高效率，持久化存储使用文件存储管理备份数据 •文件备份：基于C++17文件系统库，获取指定文件夹下的所有文件，搭建http客户端上传备份文件

这个MySQL数据库连接插件工具是专门为大型在线游戏开发设计的高级解决方案。它不仅实现了TCP持久连接、连接池、多线程和异步调用等核心功能，而且还支持多语句事务执行，确保了数据库操作的最终性能和稳定性。 从技术上讲，该插件采用了高效的TCP长连接策略，有效地减少了数据库连接的数量，防止数据库被过多的连接压垮。创新的连接池管理机制，通过对连接资源的智能分配和重用，显著提高了数据库操作的响应速度和系统资源的利用率。 此外，该插件还支持SQL命令的排队处理，保证了数据库操作的连续性和稳定性。异步请求机制的设计保证了在数据库操作过程中游戏主线程不被阻塞，避免了游戏延迟，显著提升了玩家的游戏体验。 值得一提的是，该插件完全支持事务处理，允许同时执行多个SQL命令而不会导致连接溢出，从而确保数据的一致性和完整性。与市场上只提供基本MySQL连接功能的插件相比，我们的产品在专业性和功能性方面具有明显的优势。 对Blueprint和c++调用的双重支持使这个插件在兼容性和易用性方面处于领先地位。无论你是在一个大型的在线游戏项目，优先考虑的稳定性或团队，寻求一个高效的开发工作流程，这个MySQL数据库连

1.智能安防领域：在智能门禁系统中可用于身份验证； 2.语音采集模块：使用者在系统使用范围内发出语音指令，采集语音信号，转化为电信号，提供原始数据；数据预处理模块：对采集到的语音进行预处理操作，以提高语音质量和后续处理的准确性；说话人特征提取模块：提取语音信号中的关键特征，提取特征参数，与预先注册的说话人模型进行比对；说话人识别模块：匹配说话人，识别说话人身份；反馈模块：将识别结果反馈给使用者； 3.软件框架选型：采用成熟的语音识别开源框架，现有的开发包；开发语言选型：用到了c和python编程语言。

DMS​ 是一种基于摄像头、传感器和人工智能技术的车载系统，通过实时监测驾驶员的面部表情、眼部活动、头部姿态及行为状态，判断其是否处于疲劳、分心或危险驾驶状态，并在风险发生时发出预警或联动车辆控制，从而降低交通事故风险。据统计，37%的交通事故与驾驶员状态异常直接相关，而DMS可针对性解决疲劳驾驶、分心操作等核心隐患。

林安智能图像智能研判系统是林安智能针对公安刑侦破案领域专门研发的一款视频结构化系统+视频摘要系统。用户将案件录像导入软件后，系统可快速将录像分析过滤一遍（分析速度为每秒500fps），并将分析结果以结构化形式存入数据库，供后面查询使用。通过视频摘要功能，可生成动态摘要小视频也可生成静态摘要图，用户点击摘要图上的人物，可直接调出该人物出现时的录像。