本项目旨在开发一个文件系统过滤驱动，用于监控和控制对文件的访问。该驱动能够拦截对文件的读写操作，并根据预设的规则决定是否允许这些操作。该项目的主要目的是提高系统的安全性，防止恶意软件篡改或窃取重要文件。 技术栈： C++, Windows 驱动开发工具包 (WDK), Visual Studio 设计过滤驱动的整体架构，包括驱动加载、拦截机制、规则处理等。 使用C++和Windows驱动开发工具包(WDK)编写过滤驱动的核心代码。编写测试用例，进行单元测试和集成测试，确保驱动的稳定性和性能。分析驱动的性能瓶颈，进行代码优化，提高过滤效率。

对某网站进行不同层级清晰度的卫星影像进行抓取，并进行拼接、构建金字塔。 由于该内容涉密，此处不方便放置抓取内容（作品图片）。 在项目过程中遭遇诸多常见反扒机制，例如动态页面渲染、用户行为分析、验证码、分布式拒绝服务防护等等。 针对这些反扒手段逐一攻破，利用先进AI手段绕过可能出现的图像验证码，再构造相应请求头、IP池等，采用随机时间访问与多台电脑分布式爬取的方式高效地完成了爬取任务。

对于2024年全某市52万亩地进行卫星遥感监测，并采用 AI 手段对烟草种植前进行土地规划，对覆膜后的烟地进行点篼，其中包括： 1.对某市新增烟地的规划 2.对烟草种植过程中烟田面积计算及烟株统计。 我的责任： 通过自研的混合模型算法对耕地以及覆膜后烟田进行语义分割，分割结果在不同方面的指标（IOU 、连通区域完整度、焦点损失等等）达到行业领先水准。目前处理过后的不同类别的耕地分割有95%以上能够无需人工修整而直接投入使用。用先进技术为项目节省了高额预算。