ID:327902

风中的思念

C++开发

  • 公司信息:
  • 皖通邮电
  • 工作经验:
  • 1年
  • 兼职日薪:
  • 500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 可工作日远程
  • 所在区域:
  • 上海
  • 杨浦

技术能力

熟悉使用 C++ 进行编程,会使用STL,并具有良好的代码编写习惯;
 了解部分 C++11 特性,例如右值引用、for_each、智能指针等;、
 熟悉 Linux 下的多线程编程,能利用 Socket 进行网络编程;
 熟悉常见算法及其数据结构,例如冒泡排序、快速排序、链表等;
 熟悉 TCP/UDP、HTTP 等计算机网络知识,了解操作系统基础知识;
 了解Mysql数据库基本操作;
 熟悉keras,pytorch框架,熟悉锂电池的电池健康状况的预测,了解迁移学习方法解决相关预测问题。

项目经验

HTTP 服务器
项目简介:实现了 Linux 环境下基于 I/O 多路复用的多线程 HTTP 服务器。支持 GET 方法请求,能对静态资源访问;支持 HTTP 长连接;支持对部
分 POST 方法请求的解析; 采用 cgi 脚本进行 post 请求响应。 主要描述:
 整个项目采用 Reactor 模型,在 Reactor 线程中利用 epoll + 边缘触发实现高并发处理请求,并利用管道统一接收所有信号;
 RAII 技术管理程序中的互斥锁、条件变量等资源;
 利用线程池管理所有的工作线程,避免线程的不必要构造和析构;
 哈希表+升序链表管理长连接,利用定时信号删除过期连接;
 异步日志功能。通过在内存中构建循环缓冲区,利用专用后端线程执行文件写入从而将文件 IO 从前端线程中分离;
动力锂电池健康状态监测系统
项目简介:针对锂电池故障预警需要获取准确内部状态的需求,运用流行神经网络模型和迁移学习等方法,通过 python 的 keras 和 pytorch
框架搭建模型,开发轻量级、高精度锂电池健康状态监测系统。 主要描述:申报过程中参与申报书撰写、配图绘制和 PPT 制作;研制过程中负责动力锂电池荷电状态估计模型 的开发与测试,模型估计准确率达到
99.253%,单个样本推理时间达到毫秒级。

信用行为

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