PPS原本是QNX下的属性发布订阅系统，主要可以通过文件IO进行属性（KV短数据）的广播和接收。但是Linux平台没有这套基础设施，为了整个仪表的属性管理在不同平台上有一致的代码，所以利用Fuse文件系统（另一套实现是Linux内核模块），完美的复刻了多对多的发布、订阅。

1.逆向目标：OLLVM混淆的VM字节码中的密钥派生函数G(enckey)→E(12字节)2.已有成果：IDA完整地址清单、认证协议全流程、加密算法结构、VM入口链、6层wrapper调用链、11个魔数常量、init明文+密文对齐数据3.需要实现：从VM字节码中提取G函数的算法逻辑，可复现encke

1.基于强化学习实现机器人locomotion，我协助了算法调参和仿真模型部署；2.can转ethercat电机，IMU使用现成惯导模块，电机使用fifo通信，IMU使用ros接入，这部分全部我完成；3.继承了mujoco仿真，仿真和实机都能稳定运行；

一个智能硬件监控系统，监控包括温湿度数据、可穿戴式动作判断数据、实时rtmp视频和人脸识别数据，开发板支持多种开发板，监控设备支持多对多监控。https://github.com/Sloan-YXT/watcher-server-newcppepoll服务器地址https://github.com/

该项目主要有定点巡航和自动避障还有识别人物和识别车牌等定点巡航可以通过使用rviz的地图模型并结合自动避障功能可以实现全局自动循环持续运动人物识别主要通过深度学习YOLOv8系统来进行数据的训练和识别同时车牌主要采用传统的基于手工设计特征的模式并结合深度学习系统YOLOv8来进行识别

本项目围绕锂电池状态智能估计构建了五大算法功能模块：①数据预处理与特征工程模块——对充放电电压、电流、温度、容量曲线进行清洗、归一化与特征提取，内置基于模糊信息测度的SOC特征选择（DMRCmRC）与基于小波变换（DTCWT）的多尺度特征编码。②SOH健康状态估计模块——集成物理信息神经网络（EM-

1、项目主要功能模块：·客户端：基于Frida/Xposed/自研Hook框架的运行时插桩；APK/IPA静态分析（反编译、字节码还原）；自定义JS/Node补环境runner；HTTP(S)/WebSocket抓包与请求重放。·工具链：脱壳/剥壳（梆梆、360、爱加密、瑞数等主流壳）、SM系列国密

A核与R核跨核通信模块，前后左右环视摄像头模块，多路鱼眼相机模块，雷达模块，超声波模块，掼导模块，GPS模块，融合感知模块，地图融合模块，地图建图模块，规划模块，巡航模块，泊入泊出模块，车辆控制模块，显示与交互控制模块等.提供功能完善，交互友好的自动泊车系统

网络通信模块，安全加密模块，地图管理模块，角色管理模块，账号登录模块，移动模块，战斗模块，交友与社交模块，排行榜模块，任务模块，商城模块，数据库模块，合服转服模块，赛季结算模块等

项目完整覆盖红黑树全生命周期操作，包含五大核心功能模块：初始化模块：基于虚拟NIL节点构建空红黑树，初始状态默认满足根节点为黑等五大核心性质；节点插入模块：遵循二叉搜索树规则插入节点，通过颜色翻转与左旋、右旋操作自动维护树的平衡性；节点查找模块：基于二分遍历实现O(logn)复杂度的键值查找，支持返