C/C++

基因扩增仪或简称PCR仪，通过控制周期性的迅速加热和冷却含有反应液的PCR管，为PCR过程提供准确的温度条件，负责上位机的开发，具备实现PCR的热循环模块，具有导入、导出、曲线显示、加密解密等功能。

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酶联免疫吸附试验方法简称酶标法，是标记技术中的一种，是从荧光抗体技术，同位素免疫技术发展而来的一种敏感，特异，快速并且能自动化的现代技术。负责酶标仪上位机的实现，具有选择相对应的孔进行校准，以及定标功能，导出等功能。

本人负责司机运营相关业务，包括司机运营状态图大屏展示，实时同步司机信息和状态，以及部门业务的报表生成。还有检索周边空闲司机，动态订单行驶轨迹获取和计算。负责司机端的核心业务，拥有着高并发大数据量经验，曾独立开发内部使用的后端管理系统和h5页面。此项目为一线互联网项目，从0开始开发，已开发多年，对主流互联网和it问题有着实际的开发和解决经验，可独立开发前后端的功能，并按时保质保量交付。

1.承担上位机整体软件框架的编写和各个模块的初步功能搭建，项目主要分为仪器参数配置加载模块，流程调度模块，质控模块，定标模块，数据查询模块，错误处理模块，日志记录模块等。 2.对位精度保证，对位精度的确保使用图像识别的方案进行确保（openmv），通过openmv对apriltag进行识别校对 3.关键反应过程使用openmv识别进行判断，包括对样本的定量加样，试剂的定量加样，振动的判断等 4.数据定标及处理，采用2点定标的模式对试剂进行校准

PKI相关产品CA、RA、身份证书、加解密，提供用户管理、证书管理、终端管理、策略管理等模块，提供各种加解密、签名验签功能

1.主要分为仪器参数配置加载模块，流程调度模块，内外质控模块，数据查询模块，错误处理模块，日志记录模块等。 2.位置移动精度保证，对位精度的确保使用图像识别的方案进行确保（opencv图像处理） 3.关键过程使用人工智能识别进行判断 4.检测数据的处理，测试数据的发光值浓度计算，质控记录及显示（质控图/质控表），LIS数据传输（HL7协议） 5.检测结果打印（打印机/热敏打印机）

按照设计方案，在QT环境中实现系统基础功能 利用PXI信号卡实现不同功能信号的发射 采用PXI采集卡执行信号的采集与初步处理 实现信号处理算法：比如幅度估计、频谱计算、滤波算法、指向性计算。 在QT程序中实时显示处理后的信号 通过串口技术控制水声换能器转台

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（前公司系统，不方便更多截图展示） 支持多端实时通讯的IM系统，熟悉整个系统的架构设计，以及其中的难点及解决方案。

1 mcu soc 相关研发： 涉及 w7500 / stm32nucle0/ 等 + 传感器MPU6050等 等 2 spi、iic、uart等协议调试，tcpip调试， ucos、freertos实时系统移植调试开发。

1 搭建docker 开发环境， 利用sock5、http、pptp等协议代理，让每一个用户都能独立的分享到一份资源。 2 借助docker + openwrt， openwrt系统UI环境管理docker

工作时间调节精灵是电脑工作者的一个休息提醒软件。当长时间使用电脑伏案工作，身体超负荷，容易造成很多健康问题。为了健康使用电脑，避免长时间使用电脑造成难以挽回的身体损害，做到劳逸结合而编制此软件。目前的休息提醒软件大多存在两大缺点，一是休息周期固定，造成休息提醒往往不适合用户实际需要；二是缺乏强制功能，没法真正保证到用户的休息，或者强制功能缺乏灵活性，影响到用户需要的合理自由度。本软件创造性地利用新技术和新的设计，完全克服了这些缺点，真正做到贴近用户需求！使用的时候最好加入到Windows启动组里，这样每次开机都可以自动运行。

主要功能 1. 高压开关远程开关控制 2. 高压开关状态检测（机械振动、气体、环境、避雷器、视频数据等） 相关技术 python算法集成 C++算法集成 RK3399嵌入程序 Electron 开入开出通信

1 工具类开发 ： 利用openwrt开发环境 搭建django 开发web功能 。 2 主要负责django前后端设计 vuejs pyhton3 等开发 。 3 openWRT 优化裁剪

通过改变楼层里电梯的数量和速度，模拟计算每个乘客的平均等待时长、长时间侯梯率、平均乘梯时长和平均停靠次数 核心在于多对象处理和面向过程控制

通过手机连接蓝牙操纵小车，实现：前进后退、左右旋转（可以原地自转）、三轴机械臂抓取、控制弹弓发射塑料快 核心在于非阻塞式编程，机械爪始终保持水平的程序实现

背景：本人读研期间，正是新冠病毒流行的时间，人们进出公共场所一般都佩戴口罩，导致现有的门禁系统 不能快速准确地识别进出行人的身份，往往需要人们摘下口罩才能识别。故为了解决该问题，实现戴口罩下 的人脸识别，研究设计了在嵌入式设备上快速检测人脸并进行身份识别的算法和门禁系统样机。 (1) 利用深度学习框架 pytorch，并基于 SSD 算法，结合比较新颖的特征提取网络（如 CSPNet）和后处 理算法（如 CIOU），设计了一款轻量化的、能够在嵌入式设备实时运行的人脸检测模型，为人脸识别 提供较为纯粹的人脸图像，mAP 和 FPS 分别可达 96.46%、41。 (2) 利用 MAFA 和 WIDER FACE 人脸数据集，制作佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸图像，并重新设计人脸识 别精度验证的测试方法，利用 CSPNet 网络提取特征、CBAM 注意力机制突出重点区域，ArcFace 损失 函数和受 CenterLoss 启发提出的类间损失函数共同训练人脸识别网络，最终人脸识别正确率在人脸底 库为 500 人时，可达 88%，对小型人脸底库识别有较强的应用意义。 (3) 动手搭建门禁系统样机

Suricata是一款高性能网络入侵检测防御引擎。该引擎基于多线程，充分利用多核优势。它支持多种协议，如：ip4、ipv6、tcp、udp、http、smtp、pop3、imap、ftp等。可动态加载预设规则，支持多种文件格式统计数据输出，如pcap、json、unified2等，非常便于与Barnyard2等工具集成。 Suricata引擎能够实时入侵检测，内联入侵防御和网络安全监控。Suricata由几个模块组成，如捕捉、采集、解码、检测和输出。

1 项目要求：5G协议驱动/linux 串口、spi、iic、以太网、mmc、pcie等驱动 研发bsp底层开发环境 2 主要负责10Gb以太网驱动/5G协议研发 物理层 mac层 ofdm/ofdma相关 3 工具类研发等