C/C++

通过rfid采集参赛人员的通过信息，计算成绩等软件部分： 软件，有管理功能。可以设置权限，软件时间（到期过期，实时计时(加操作按钮弹出勾选显示表头)：显示次序 参赛号 姓名 分组 性别 圈数 枪声成绩 净成绩 发枪 时间 出发时间（表头显示人数） 到达时间（表头显示 人数） 分段净成绩（表头显示人数） 手机号 国籍 团 队名称 启用短信

项目描述：设计并实现高性能分布式 AD 采集系统，支持 100+ 传感器节点的实时数据采集与协同控制，采用高效通信协议和数据处理算法，满足工业物联网场景下的高并发、低延时监控需求。代码总量25万行 项目职责：作为技术负责人全面负责系统架构设计、数据库优化、UI/UX设计与核心业务模块开发 技术栈：Qt、C/C++、SQLite、TCP/IP、多线程并发编程 主要工作：  设计并实现基于MVC架构的模块化系统，通过严格的接口隔离确保各功能模块独立可测试 优化 SQLite 数据库结构与查询性能，实现上下位机配置信息的实时同步与冲突解决 开发高效设备管理系统，支持设备自动发现、状态监控与远程配置 项目成果： 创新设计基于事件驱动的通信框架，实现单服务器支持 100+ 设备的并发连接，通信延迟控制在 10ms 以内 开发高性能无锁队列数据缓存系统，解决高频采集数据的实时处理问题，数据丢包率低于 0.01% 自主设计并实现自定义表格控件，通过 QTableWidget 和 QStyledItemDelegate 优化，数据展示效率提升 300% 构建多线程任务调度系统，实现数据采集、历史回放、信号处理、文件 IO 等操作的并行处理，系统资源利用率提升 40%

项目描述：领导开发的高性能模拟信号采集系统，支持多通道实时数据采集与分析。该系列产品采用 USB/TCP 双通信方式，具备高达 125MHz 的采样率和 10MB/s 的数据传输能力，支持最多8通道并行采集和伪差分模式，满足工业级信号采集精度要求。 项目职责：作为技术负责人全面主导上位机软件架构设计、核心功能开发及性能优化，同时负责二次开发SDK的设计与维护，为客户提供定制化解决方案 技术栈：Qt、C/C++、QCustomPlot、vcpkg、spdlog、boost-asio、fftw、libusb、yaml-cpp 主要工作： 设计并实现模块化架构，通过抽象接口层实现对不同型号 DAQ 设备的统一管理 开发高性能原生 C++ SDK 动态库，提供跨平台API接口，支持上位机调用及 C# 等语言的二次开发 优化大数据量实时处理算法，解决高速采集下的数据处理瓶颈问题 项目成果： 通过条件编译机制实现单一代码库适配5种不同型号 DAQ 设备，降低维护成本80%，提高开发效率 重构 QCustomPlot 渲染引擎，突破显示限制，实现上亿数据点的流畅可视化，性能提升300% 优化触发模式数据处理速度，数据显示速度从300ms/次提升至实时采样 创新设计基于本地缓存的持续采集模式，突破内存限制，将连续采集时长从分钟级提升至小时级 开发高效文件转换系统，支持 txt、csv、bin 等多种格式无损转换，数据处理速度提升 50% 集成并优化 fftw 库的 FFT 算法实现，将频谱分析速度提高 5 倍，确保实时频域分析不落后于采集速度

对卡的操作,102卡,4442卡. 写卡,擦卡,清零,回收,充值,开户. 熟悉卡的所有业务和流程. 客户群体是一些燃气卡表的用户, 保证了内存的正确释放,不存在内存泄漏问题. 完整的业务逻辑,保证在非正规的操作时候也能及时的提示错误. 项目的动态库主要是C++开发,界面用到delphi,和C#都用到. 熟悉各种技术开发

1 redis流水线隐式封装，以及redis结果命令解析（MULTIREDISREAD::readyMessage()为redis pipline命令封装·函数 ，MULTIREDISREAD::prase 为redis协议解析函数） 2 HTTPSERVICE::parseHttp为http 解析函数，支持POST GET，分包解析， 除了支持常规body外，还支持 chunk解析和multipartFromdata两种上传格式解析 3 采用mysql8的异步api+批量命令发送函数，命令封装在MULTISQLREADSW::makeMessage()中 4 fixedTemplateSafeList.h为对象池统一超时定时器实现 5 STLtreeFast.h中的make_json函数实现了一次性直接生成带json格式的http消息算法 从一开始进行解析时做到只有跨越数据段的数据才进行拷贝，其余数据段直接用指针指向，而后body参数解析设计成为转码返回实际长度，获取的body参数解析用指针数组装载，再到redis 和mysql读取操作传入string_view,仅仅在生成发送redis和sqk端读取命令时才进行拷贝组装，再到redis和sql 结果以string_view方式返回，最后定义了一种生成指针串存储json keyvalue值的方式装配json，直到最后用一种特殊算法直接生成json结果格式的http回复消息。整个过程看似大量使用STL，实际上却将指针用到极致

用于防止服务器多种服务被爆破 包括： 1 ssh连接错误次数 2 sftp连接错误次数 3 scp连接错误次数 4 3x-ui面板输入密码错误次数 5 mysql输入密码错误次数 6 redis输入密码错误次数 目前的使用系统是alpine linux和乌班图 1 为了尽可能做到高性能，本项目做到了循环体内0临时变量（循环中所有变量均为复用 2 独创一种能同时判断IPV4格式点分十进制表示法以及IPV6的冒分十六进制表示法和零压缩表示法及其CIDR，且复杂度为O（1）的算法 3 独创一种O（1）清除封禁IP记录的算法 4 实现了fail2ban中的可以单独配置每一项的封禁时间，检测时间，最大错误次数，是否开启检查，白名单IP，并且在封禁IP时有邮件自动发送提醒功能 5 实现了防止封禁IP日志过大的维护机制，确保项目永续运行 6 实现了根据封禁日志在程序重启后还原相关记录进程序内存中的功能 7实现了fail2ban中不具备的功能，那就是ssh或redis验证通过登录成功时有实时邮件提醒功能， 有效增强使用者对服务器安全的掌控，进行维护时只需要搜索邮件中有没有可疑ip登录记录即可

使用OPENCV技术做激光落点识别，并使用蓝牙5.1与手机APP通讯实现相关功能。 受限于国内枪支弹药的严格管理，射击运动训练迫切需要新技术来解决传统训练中的枪支弹药管理难题。客户找到我们，希望能够定制一款以激光代替传统火药弹药的训练练习系统，用于射击运动的运动员日常训练中。 我们团队经过分析论证，最终采用了OpenCV机器视觉来捕捉激光落点并分析环数信息，并采用UNI-APP开发配套客户端向运动员展示射击数据。 面对客户小众化的定制需求与客户使用场景的复杂情形。我们使用了3D打印机进行初期产品的试验与打样。低成本的验证了方案的可行性，并使用了相关机器视觉算法进行杂光的滤波与激光落点定位。 目前该项目成果已经成果量产并投入商业使用达300+。

框架易二开 TP6 + MySQL常见框架 Thinkphp6 + MySQL轻量级web框架，快速开发 标准RESTful接口 标准RESTful接口规范，接口更规范，对接更方便 前后端分离 前后端分离，精准开发，加快页面速度，提升性能 层次清晰 层级清晰，接口层、服务层、数据层，每层负责功能明确清晰 灵活权限控制 自动检查系统环境，错误提示说明，修改方法 表单自动生成 采用Form-builder快速生成现代化表单 第三方接口驱动插入 登录、支付、短信、存储等扩展驱动统一，更易开发 完善的对外接口 商品、订单、用户等重要功能配备众多的对外接口 代码易二开 代码注释全面 所有方法以及代码块都有详细的注释说明 接口文档 配备完善的数据接口文档 开发文档 众多的二次开发功能说明文档，为二开提供资料支持 组合数据 支持多种数据格式的组合，实现快速添加数据 系统配置 后台添加各种配置，快速完成各种系统配置 在线编辑代码 后台可以快速读取和编辑文件代码 后台可见数据字典 系统后台支持查看数据表结构、备份数据表 事件埋点 众多程序事件埋点设置，有助于系统二开

1. 协议栈开发专精：10年+专注通信协议栈开发，尤其擅长层二（L2）协议设计与优化， 包括MAC层调度、信道管理、数据封装/解封装等核心模块开发。 2. 深度技术积累：精通GSM/TD-SCDMA/TD-LTE层二协议栈全链路开发，熟悉3GPP标准， 能快速定位协议兼容性、吞吐量优化等复杂问题。 3. 嵌入式协同能力：具备层二协议与硬件（如基带芯片、射频模块）的联合调试经验，确 保协议栈高效运行于资源受限的嵌入式环境。

整体项目主要实现的是对于LVI-SAM算法从ROS1向ROS2系统框架的完整迁移，并且实现了其对于特定雷达、相机、IMU的特异化设计，整体包括针对硬件设备的驱动、LVI-SAM算法完整的ROS2实现以及对应模块部分的算法优化 这个主要用于SLAM算法，同步获取相机位姿以及全局的点云数据，实现整体的跟踪定位，对于内容可以用于三维生成。 这个主要用三维数据采集以及位姿生成，一般用于大场景3D-Gaussian数据。

（京东）验证码是一款通过人机识别帮助网站、APP和微信小程序等拦截机器恶意攻击的SaaS应用，验证码体系包括低中高三种验证难度的验证方式，低难度验证方式为静默验证，用户无需额外操作；中等难度验证方式有图中点图、滑动拼图、轨迹验证、拖动拼图、旋转图片等方式，涵盖点击、滑动、拖动、轨迹四种操作方式；高难度验证方式有点击式语义、3D旋转式点击验证等，破解难度大，可抵御高强度的恶意攻击，是验证体系中最为强劲的安全保障。实现技术有： 1、多种图形库运用，使用cairo 库强大的性能处理2D图片，能够实现各种样式的验证码效果； 2、多种数据协议和序列化，使用mpack 打包内存图片数据，使用rapidjson封装前后端数据； 3、验证码实现离线渲染并运用对象存储和内存数据库（lmdb）技术存储验证码资源和图片，使验证码接口吞吐能力相比传统提升多个量级并极大增强黑灰素材对抗能力； 4、使用机器学习通过轨迹识别人机，能够提升人机判别效率的同时确保用户体验质量；

•采用爬虫获得井盖数据集，根据井盖状态对其进行四分类标注，采用yolov8对输入的井盖图像进行目标检测，使用分类损失、回归损失和目标置信度损失进行模型训练优化，提高识别准确率。 •使用streamlit库与NCNN框架分别部署于Web与Android端，确保了识别结果的实时可视化。尝试多种方法，较好地解决了Pytorch to NCNN的模型转化过程中出现的错误从而导致APP崩溃的问题。 •训练过程中四个分类的mAP均在0.82~0.94，总体mAP@0.5为0.82，表明模型在总体上有较好的表现，有较高的精度和召回率。针对复杂光照条件导致的误报问题，引入曝光度调整的数据增强策略，有效降低误报率，提高模型在不同环境下的鲁棒性，助力路政部门高效监测井盖异常，降低公共安全风险。针对边缘设备fps过低的问题使用了FasterNet，极大的提升了fps。

1. 本方案主要面向云桌面产品，解决了通过远程电脑访问本地USB设备的问题。 2. 本方案可以支持重定向市面上常见的USB设备，稳定性和兼容性良好。 3. 在设备端使用的是类过滤驱动，通过过滤hub设备的请求来获取系统中的usb设备，缓存后供用户层调用，在远端使用的是WDM框架，虚拟了VHCI设备和HUB设备，并在HUB设备下创建了虚拟设备，通过用户层得到虚拟设备收到的请求通过TCP发送到远端，远端应用程序再将请求发送给真实USB设备，得到回复后再返回给虚拟设备，远端对虚拟设备的请求可以正确响应，USB设备也可以使用了。

1.【面向对象与问题解决】 本项目面向医院HIS系统集成商和医疗机构，旨在解决医保电子凭证与医院HIS系统之间的无缝对接问题。通过开发一个轻量级的Windows桌面端辅助工具，实现了医保身份认证、患者信息查询、HIS系统自动填充等功能，显著提升了医院窗口工作效率，降低了人工操作错误。 2.【方案特点】 相比市场常规方案，本系统具有以下优势： 极低资源占用：采用原生C++开发，内存占用控制在15MB以下，CPU占用率低于0.1%，适合在老旧PC设备上运行 高度集成性：支持多种患者信息获取模式（数据库查询、API接口、模拟数据），适应不同医院的信息系统架构 便捷操作：提供全局热键（默认Ctrl+Alt+Q）一键触发全流程，支持系统托盘操作，不干扰日常工作 完善调试：内置医保接口测试套件，支持实时监控日志，方便开发和问题排查 安全可靠：采用参数化查询防止SQL注入，支持敏感数据内存加密，完整的操作日志记录 3.【产品组成与技术选型】 核心组件： 医保电子凭证认证模块（集成NationECCode.dll） 患者信息查询模块（支持ODBC数据库和HTTP API） HIS系统自动填充模块（基于Windows消息机制） 系统托盘和热键管理模块 日志记录和监控模块 技术架构： 开发语言：C++17 系统API：Win32 API 数据库：ODBC API 构建系统：CMake 3.15+ 打包工具：NSIS安装包生成 性能指标： 内存占用：

该软件界面为一款基于 SVM 的图像分析与仿真工具。左侧展示原始图像与仿真效果，支持样本选取与可视化比对；右侧聚焦参数配置与操作控制，涵盖物料标注、二值化阈值调整、仿真模型参数设置等功能，便于用户快速迭代实验。按钮命名直白明确，如“获取样本”“仿真标记”等，降低了学习成本，适合研发阶段高频调试与批量分析场景。整体布局紧凑高效，功能聚焦于自动样本获取、仿真生成与模型验证。

数据巴士（DataBus ，以下均简称为数据巴士）是一款 ETL 抽取工具，ETL 的全称为 Extract-Transform-Load 。描述数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）至目的端的过程。数据巴士作为构建数据仓库的重要一环，拥有丰富的数据抽取机制；提供多种数据抽取方式包括全量抽取、增量抽取以及半全量抽取。能够适应不同数据源的同步、数据的整合、数据的转换、数据清洗等场景。DataBus 能够从不同的数据源，如 MySql、Oracle、SqlServer、SCSDB、ElasticSearch、KAFKA 、达梦7、Greenplum、PostgreSQL、GaussDB、json、excel 以及 CSV 将数据加载到目标数据库中去。

本程序面向医疗机构（医院、医疗器械公司、医学研究实验室等），包含完整的数据读取、预处理、分析、图形化显示代码，通过matlab实现以下功能： 1.选取癫痫病人的多通道脑电信号，对其进行去噪、滤波等预处理； 2.分析对比癫痫发作期和发作间期的功率谱特征和不同频段下的脑网络特征； 注：演示使用波恩大学癫痫数据集

参与系统架构开，玩法功能开发，后期维护 系统结构是通过redis缓存数据减少与mysql的频繁交互 mt2:单线程多进程结构。 其它是：多进程多线程模式 游戏中的功能开发：商城系统，卡牌技能系统，副本玩法，平台登陆对接，赛季系统，活动系统，养成系统等玩法相关。 相关工具开发：excel导出成txt,c++数据结构工具，游戏策划ai编辑工具，合服工具，日志解析 线上更新维护

面向水利行业，开发了编码工具和参数化建模工具。 可实现BIM模型的快速建模和编码，并能实现Excel与模型的快速关联，批量管理。 已在十多个工程项目中得到应用，并申请软件著作权4项，专利一项。 支持水道、尾水管、法兰盘、面板坝及相关模型等多种水利模型的参数化快速建模；岔管三维建模及有限元分析。 支持基于三维地形的三维开挖正向设计、三维标注、出图等功能。 支持对团标编码、测点编号、BIM属性等30多种属性的快速添加和批量管理，包括一键导出、快速关联、编码分析等功能。 已在多个工程项目得到应用，具有很好的适配性。

GDownload 是一款现代化的跨平台下载管理器,使用 C++ 和 Qt 开发。它结合了现代技术栈和优秀的开源组件,为用户提供高效、稳定的下载体验。 ✨ 特性 ?️ 跨平台支持 (Windows, macOS, Linux) ⚡ 基于 aria2c 的高效下载引擎 ? 多线程并发下载 ? 支持多种协议 (HTTP, HTTPS, FTP, BitTorrent, Metalink) ? 支持下载续传 ? 美观的用户界面 ? 支持百度网盘分享链接解析下载(只支持标准速度下载不支持加速下载，想高速下载请开通百度网盘官方SVIP) ?️ 技术栈 ? UI 框架: Qt Quick (QML) + Qt C++ ⚙️ 核心引擎: aria2c ? 网络库: Boost.Asio ? BT下载: LibtorrentRasterbar ? XML解析: PugiXML ? 无边框窗口: FramelessHelper