C/C++

此项目是给作为一个毕业设计而实现的工程 使用的是QT做的界面的展示 核心是用的WDM实现的网络过滤驱动 实现对指定IP的拦截

将激光雷达数据转换为PCL点云数据，对路沿、地面和车道线进行检测，并通过ROS发布路沿点云、路面点云和车道线点云。

作品的CSDN地址：https://blog.csdn.net/zhulong1984/article/details/135333822 交管局的工作需要，需要通过视觉算法的方式完成实现红绿灯识别及红绿灯故障检测，该产品已经移植到嵌入式平台。

协议开发是一个涉及定义、设计和实现通信规则的复杂过程，这些规则确保了不同系统或组件之间能够准确、有效地交换数据。以下是一个协议开发的内容概述： 一、需求分析与定义 明确通信目标：确定协议需要支持的功能、应用场景和性能要求。 定义数据类型：识别需要传输的数据类型，如文本、二进制、图像等，并定义其格式和结构。 确定通信模式：确定是单向通信还是双向通信，以及是否需要支持广播、多播或单播。 安全性考虑：分析数据传输过程中可能面临的安全威胁，如未授权访问、数据篡改或窃听，并确定相应的安全策略。 二、协议设计 消息格式设计：定义消息的组成部分，包括头部（如版本号、消息类型、长度等）、主体（实际数据）和尾部（如校验和、时间戳等）。 编解码规则：定义如何将数据结构转换为可在网络上传输的字节序列，以及如何将接收到的字节序列还原为原始数据结构。 错误处理机制：设计错误码和错误处理策略，以便在通信过程中出现问题时能够及时发现并处理。 流控与拥塞控制：设计合理的流控和拥塞控制算法，确保数据传输的稳定性和可靠性。 扩展性考虑：在协议设计中预留扩展空间，以便在未来添加新功能或优化性能时不需要对协议进行重大修改。

统计分析： t检验和ANOVA：比较多个样本组之间的差异。 非参数检验：如Wilcoxon秩和检验，用于非正态分布的数据。 多重检验校正：如Bonferroni校正和Benjamini-Hochberg方法，用于控制假阳性率。 基因表达分析： DESeq2和edgeR：用于RNA-Seq数据的差异表达分析。 limma：用于微阵列数据和RNA-Seq数据的线性模型分析。 变异检测： GATK和SAMtools：用于高通量测序数据的变异检测和注释。 VCFtools：用于处理和分析VCF格式的变异数据。 基因功能富集分析： GO（Gene Ontology）分析：用于分析基因功能分类。 KEGG：用于代谢通路分析。 DAVID和Enrichr：用于基因集富集分析。

1、支持记录多种类型支出和月工资收入 2、支持记录阅读的书籍，并添加读后感 3、支持统计收入和支出的信息 4、使用Vs2017+Qt5.14.2制作这个小工具

1. 在服务网格 Istio 基础上落地 流量治理 2. 编写 wasm 插件 3. 统一网关 auth 插件实现 4. 限流框架设计及实现 5. 限流服务器 6. 蓝绿部署方案及 CD设计实现 7. 拦截插件设计及实现

负责自动售货机应用层开发（金钱，商品选择，商品搬出等模块）。主要担当工作包括分析，设计，编码，测试，交付资料做成的工作。

安卓逆向开发是一种涉及分析、修改和重新编译安卓应用程序（APK）的技术。这个过程通常用于安全审计、漏洞发现、恶意软件分析或定制应用功能。以下是一个简短的安卓逆向开发概述： 安卓逆向开发首先需要对安卓应用的结构和工作原理有深入的理解。一个安卓应用主要由DEX（Dalvik Executable）字节码、资源文件、XML配置文件和原生库组成。逆向开发的第一步是获取应用的APK文件，并使用工具如apktool进行反编译，将其转换为可读的源代码和资源文件。 接下来，逆向开发者会使用smali/baksmali等工具处理DEX文件，将其转换为smali代码（一种基于寄存器的中间语言），以便于阅读和修改。通过对smali代码的分析，开发者可以发现应用的逻辑、功能以及可能的安全漏洞。 如果需要对应用的功能进行修改，逆向开发者可以直接编辑smali代码、XML配置文件或资源文件。完成修改后，再使用相应的工具将这些文件重新打包成APK，并使用签名工具重新签名。 安卓逆向开发过程中，安全意识和遵守法律法规至关重要。逆向开发应用时，必须确保拥有合法的权限和授权，不得用于非法目的。此外，逆向开发也要求

此项目目的是记录手机通话内容，同时通过无线充电给手机充电。 此项目包括： 1.原理设计 2.PCB设计 3.MCU软件开发 4.样品调试调试 本人负责1,2,3,4项工作

算法的博客地址：https://blog.csdn.net/zhulong1984/article/details/125155862 视频质量诊断，之前由于数据不足，采用传统的方法进行检测，当前已经积累了一些数据，采用分类模型做了训练和检测工作，主要有：亮度异常检测、偏色检测、图像噪声检测、条纹噪声检测、清晰度检测、信号丢失检测、遮挡检测和对比度检测。具体的检测方法如下： 一、对每类数据进行整理，每类数据需要准备大概1w张数据左右； 二、选择分类网络，可以使用ResNet系列、DenseNet系列、VGGNet、Densenet系列的分类模型，根据自己的使用习惯，随意选择一款即可； 三、模型转化，当模型训练完毕后，想要封装成C++代码，最好先转成onnx的模型，之后通过opencv的接口进行调用，通过模型训练后，检测的精度可以达到90%以上。 四、结合传统算法，深度学习模型只能解决部分算法问题，还有一些算法需要使用传统的分析方法，具体的算法实现，还需要参考我的另一篇博客，这样可以完美解决当前项目的需求。 整个数据的筛选也比较耗时，把之前积攒的十几

根据导航模块SOCKET CAN数据（读取海拔高度、经纬度、角度、角度率、速度、加速度、状态、轮速）整合成ROS Message通过ROS进行发布（经纬度、速度、IMU、里程计）。

项目描述：本项目是基于Linux的播放器，负责利用VLC库创建vlc媒体对象向服务器发送HTTP请求，获取视频流数据，如果是本地存储地址，则播放本地媒体。在播放器界面，可以进行暂停，快进，结束播放以及拖动进度条快进的操作，并且可以进行音量调整，双击全屏显示。

1.神经刺激器电路部分主要分为5个部分：处理器、人机交互（按键、OLED和双色LED）、无线通讯（蓝牙模块）、电池管理、高压脉冲电路。

1、单张图片添加水印 2、支持选中文件夹，对文件夹中的图片进行批量添加水印操作 3、支持设置文字水印/图片水印的透明度 4、支持设置水印所在图片位置 5、使用MFC创建窗口，使用GdiPlus对图片进行添加水印的处理操作

小家电项目，包括硬件设计，元器件选型，软件设计调试，直至最后的批量生产的工装测试夹具电路部分均一人完成

项目描述：本系统分为跟踪服务器，存储服务器，ID服务器，客户端服务器以及Http服务器。跟踪服务器维护 完全相同的数据结构用于实时跟踪每一台存储服务器的状态变化；存储服务器划分成多个组，在启动的时候就会创建子线程将自己的信息加入到跟踪服务器，并且周期性发送心跳信息，并且存储服务器上的文件保存在特定的目录结构中，存储路径取自ID服务器唯一标识计算得到；客户端服务器需要向跟踪服务器获取存储服务器地址以及所隶属的组，然后才可以进行文件的上传，下载以及删除；HTTP服务器类似与中转，将HTTP客户端发送的http请求转换成内部的API调用，然后将从存储服务器下载得到的文件数据以HTTP响应的形式回传给HTTP客户端。 负责模块：存储服务器的上传下载功能，创建子线程加入服务器，以及sql数据库的编写，redis连接池的建立等

项目模块有：阳光数的读取与修改，植物冷却时间清零。 可以帮忙玩家在玩植物大战僵尸时有更好的体验。 使用了MFC制作的界面，代码全部由我自己完成。

此项为通过激光照射，刺激毛囊，达到生发效果 此项目包括： 1.生发帽照射板设计 2.驱动电源及控制电路设计 3.PCB及FPC设计 4.单片机程序设计 5.样品调试及改进 6.产品定型及批量 本人负责1,2,3,4,5,6项设计工作

使用RT-thread实时操作系统完成的测控程序，嵌入式编程，我主要完成软件逻辑控制部分，使用C语言，rtthread技术，socket技术，以及数据结构，完成开发，具有高实时性。底层使用多个485端口读写数据，上层使用网口交互数据。使用双向链表作为消息队列，用来缓存数据。紧急信息可以插队，立刻发送。 除了嵌入式环境搭建，其余全由本人完成，近3000行代码