风中的思念
C++开发 · 1年经验 · 皖通邮电
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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。
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。
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。
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