c++

通过go完成grpc的服务端，对复数运行于linux上的ros的业务组件提供服务端的统一管理，为web端提供控制接口，把控制命令通过grpc下发至设备，并转发到ros环境中的其他业务组件。

1，在linux下，基于google的libwebrtc，C++接口进行视频传输，允许web端通过webrtc查看linux系统上摄像头拍摄的影像。 2，通过webrtc建立数据通道，允许web端通过通道发送指令到linux系统中的其他业务组件 3，音频互传，web端可以听到linux端麦克录制的声音，web端的音频也可以在linux端播放。 该功能独立完成。

项目分为前端页面展示，后端c++调度，包含硬件解码和多路复用，算法模块提供算法效果。 硬件模块为瑞芯微做高端的芯片3588. 算法功能包含人脸，车牌，安全帽反光衣，烟火，区域入侵，电动车，灭火器等等等等

【功能介绍】安防类项目，硬件设备+软件开发，全包含 1. 获取监控视频流，包括 海康等主流厂商的监控设备数据； 2. 对监控数据进行转码，通过srs提供流给客户端； 3. 支持AI识别，包括人物、车辆等 【技术栈】 使用库：ffmpeg开源代码库 语言：c++ 、其他语言（web和业务开发） 【承接内容】 硬件设备：根据需求内容，整合硬件设备，提供给客户一个完整的硬件设备 软件开发：视频流数据、AI、权限管理、客户端软件

1、本项目对XX大型装备计算机系统进行更新工作，原有计算机系统为十年前的产品，更换内容包括主机板卡、各种驱动版； 2、本人负责部分旧软件的迁移工作，仍然使用旧技术MFC； 3、本人负责部分系统测试、文档撰写、现场管理等工作。

该项目使用瑞芯微多款芯片进行算法加速。包括但不限于rv1103,rv1106,rv1126,rv1109,rk1808,rk3399pro,rk3568,rk3588,rk3588s等等。 都可实现商业级api调用，让您在初创公司省去算法工程师的高价费用。算法功能非常多，欢迎咨询。

项目概述 压力控制开发一个基于C++的抑制处理库，提供各种图像处理算法和工具。项目将重点关注算法的实现和接口的易用性，方便集成和使用。 主要功能 基本图像操作 图像读取与保存：支持多种常见的图像格式（如PNG、JPEG、BMP等）。 图像缩放、裁剪、旋转等基本操作。 图像攝影 提供多种滤镜效果，如模糊、化、边缘检测等。 支持自定义滤镜，我们定义自己的融合核进行过滤。 颜色处理 颜色空间转换：RGB、HSV、Lab等颜色空间之间的转换。 颜色调整：颜色、期望、饱和度等参数的调整。 图像变换 影像变换：仿射变换、透视变换等。 域变换：里叶变换、离散余弦变换等。 编程语言：C++17 图像处理库：使用OpenCV库进行底层图像处理操作。 多线程：利用OpenMP进行并行计算，加速图像处理算法。 内存管理：采用智能指针（如std::shared_ptr和std::unique_ptr）进行内存管理。 项目结构 Core：核心图像处理算法和数据结构。 Filters：各种图像滤镜的实现。 Transforms：图像变换和几何处理模块。 Color：颜色处理模块。 Utils：辅助工

项目内容: 利用 Liberosoc 软件配置相对应 FPGA 芯片的硬件环境，配置完成后，利用开发工具 SoftConsole 生成 Cortex-m3 C语言的底层 程序，通过 AHB 总线实现应用层和底层之间的通信 工作内容: 1、熟悉 Liberosoc 使用，项目创建-FPGA 烧写-生成底层函数； 2、使用 softConsole 开发工具，编码上位机c代码，实现 arm和 fpga 的通信，掌握 Verilog HDL 硬件描述语言 3、多个任务创建及对应功能实现，中断代码实现，信号量创建获取； 业绩: 多个任务创建成功，中断实现，完成应用层向底层下行遥测程序的通讯和底层向应用层传输数据，熟悉 LiberoSoc 和 softconsol e 的使用，编写应用层程序，实现 arm和 FPGA 底层程序的基本通信

优化 ASAN： 在 C/C++ 中，内存越界问题特别难排查，比如，线程 A 在写内存时，写越界了，操作了线程 B 的内存，线程 B 可能过了很久才去访问这块被写坏的内存，然后引起了问题，我们几乎无法从 core 文件中得到有用的信息。 ASAN 是业界所有的内存检测工具中性能最好的。与之对比的 valgrind、gperftools 会严重拖慢程序运行。 ASAN 是集成在 gcc、llvm 中的，由于我们使用的是 gcc 编译器，因此我优化了 gcc 源码中 ASAN 的运行时库实现。也就是优化了 ASAN 库中关于 malloc、free 的实现。

项目包含，监听 tcp，http，websocket功能，且并发处理能力好。程序通过c++ 编写，运用了 iocp（完成端口）技术提高性能。 该服务程序，可以通过浏览器直接访问根目录获取回包。tcp 和 websocket 需要用对应的加密协议进行连接。目前案例不提供客户端。 该项目完全由本人独自开发，包括底层的监听逻辑和逻辑层的功能逻辑。 该程序还包含了：日志系统，崩溃捕获，图片上传，数据库处理，python混合开发，和一些常用类和函数的封装。 使用时，需要配置运行目录下的：config.ini，进行端口的配置。 技术栈：c++，python，sql server，redis

1. 软件包括病人信息登记管理、医疗设备工作参数和流程控制，图像重建和管理，DICOM标准支持 2. 个人完成全部软件功能定义、架构和编写完成

本项目为工件缺陷检测。 算法库用opencv，界面开发使用QT。 可检测按钮缺陷，瓶口缺陷，配件有无，异物检测，标签检测，产品角度检测。

程序使用C++语言，通过Qt设计完成程序可视化设计，用户可在可视化界面，通过鼠标和键盘完成对程序的操作，包括读取和保存图片文件，以及完成图像翻转、缩放、旋转、拼图、裁剪、灰化、马赛克、滤镜、色彩增强、均值滤波、负片以及图像边缘检测、检测图片中的圆和统计大米面积（像素个数）等功能的操作。

本项目通过引入流体仿真技术，在虚拟现实背景下高效并行化处理离散流体粒子数据，实现实时且真实细致的流体交互反馈。为此，项目融合了机器学习和CUDA技术，搭建了流体粒子态数据的并行化编程框架，以加速流体仿真过程，并优化了相关算法，采用的技术有TensorFlow框架，CUDA技术等。 我作为组长，负责项目整体推进和算法优化部分。 首先在taichi框架下采用SPH算法模型进行获取流体运动数据；之后利用TensorFlow 2深度学习框架，结合机器学习算法，构建流体内部和表面粒子的模型来预测流体粒子的运动状态；然后利用CUDA（NVIDIA的通用并行计算架构），提高项目的运算效率。然而，由于流体粒子在流体中分布不均匀，因此我重构了KNN算法和球面查找，和最小二乘法思想融合：调整K值和优化球心坐标和半径，实现了GPU和CUDA平台的全面支持，成功提高计算速度。

1. login_server(处理app&pc&web连接)， msg_server(msg节点服务，负责接待login_server转发的请求)， db_proxy(数据库接入层，处理msg_server的数据请求), msfs(文件服务器)

手写操作系统 我使用 C 语言和汇编语言实现了一个 32 位的操作系统 - 对于机器上电启动、Boot-Loader 引导程序、CPU的实模式到保护模式的跳转、以及中断有非常深入的理解。 - 基于二级页表，实现了内核层面的的内存分页机制，完成虚拟内存与物理内存之间的映射。 - 同时实现了内核级线程、用户级进程，和一个简单的用户级协程 - 参考 linux 下的 ext2 文件系统，实现了完整的文件系统，支持文件、目录的所有操作 - 实现了 fork 系统调用，完成了 shell 界面，目前支持常见的系统操作命令，可以完成简单的系统交互

优优机器人是我在2017年用业余时间，边学习边开发的一个实体机器人原型项目，历时3个月，包括完整的软硬件开发，都是由我独立完成。优优是一款三轮全向移动室内机器人，主体为一个圆柱形，分3层，高50cm，直径20cm。优优机器人的功能有：slam、离在线语音识别、tts、人脸识别、任务序列执行等。 优优机器人的所有硬件都是在淘宝购买，然后一个个部件组装起来，总花费3100元左右。下位机用的arduino mega 2560板子，上位机用的树莓派3B，arduino和树莓派都是我第一次接触到，arduino板子上的软件开发也是在开发机器人的过程中学习的。树莓派运行Ubuntu mate系统搭载ros kinetic版本。slam功能主要通过move_base包以及激光雷达实现，语音识别和tts使用科大讯飞的sdk，人脸识别使用opencv实现，任务序列执行是用Python语言开发的一个模块。任务定义在配置文件中，执行模块读取然后执行。 这项目是一个研究项目，充分证明了自己有非常强的学习能力和动手实践能力。 项目链接：https://github.com/youyoujushi/youyou_

使用QT图形开发框架，采用C++语言开发的花卉生产管理系统，具有产品展示，档案记录，报表查询，地图管理，生产分析，系统设置,生产日历,天气助手,消息帮助等功能 全部由个人开发完成

链接与装载（HOOK 库） PLT hook 的流程： - 读取进程的 maps 信息，获取到 ELF 文件在进程的 maps 中的内存基地址 - 验证 ELF 文件的头信息 - 从 PHT（`program header table`） 中找到类型为 `PT_LOAD` 且 offset 为 `0` 的 segment。计算 ELF 基地址。 - 从 PHT 中找到类型为 `PT_DYNAMIC` 的 segment，从中获取到 `.dynamic` section，从 `.dynamic` section中获取其他各项 section 对应的内存地址。 - 在 `.dynstr` section 中找到需要 hook 的 symbol 对应的 index 值。 - 遍历所有的 `.relxxx` section（重定位 section），查找 symbol index 和 symbol type 都匹配的项，对于这项重定位项，执行 hook 操作。 - hook 的流程如下： - 读取 maps，确认当前 hook 地址的内存访问权限 - 如果权限不是可读可写，则使用

手持卫星终端主要通过天通卫星通信协议进行互联，通过硬件串口和上合手持机内置定位模组和卫星通信模组进行连接，获取北斗位置服务和天通短报文通信等数据，采用蓝牙和外部天通通信设备数据交互，通过移动互联网比如4G/5G网络获取在线地图数据或进行离线地图数据更新，PC 机可通过有线接口或是蓝牙接口在配套上位机软件支持下读取轨迹点数据。 项目职责： 1、STM32L475上移植操作系统 liteos。 2、底层驱动和 bsp 的开发。 3、设备低功耗调试和框架的设计。 4、开机引导程序 bootLoader 的开发。 5、与平台、app 等上层通讯协议的设计与开发。 6、sos 报警、发送卫星短信等开发。