江渡

高级C++开发工程师
北京宏逸志成仿真有限公式 · 1年经验
江渡
日薪: ¥700/8h
地点: 北京 海淀
时间: 可工作日远程
有团队 · 可整包 ID:383505 复制

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AI 技能提取 | C++ Linux
1.掌握C++11、C++14、C++17等不同标准的特性,比如智能指针、lambda表达式、constexpr、STL容器和算法等。
2.数据结构与算法:熟悉链表、树、图、排序和搜索算法等基础知识,能够编写高效代码。
3.设计模式:了解常用的设计模式(如单例、工厂、观察者等),提升代码的可维护性和扩展性。
4.内存管理:熟悉内存分配、指针操作和内存泄漏调试,理解智能指针的用法。
5.并发编程:掌握多线程编程、锁、原子操作等并发控制技术,优化程序的性能。
6.操作系统:具备操作系统原理(如进程管理、线程管理、I/O等)的基础知识,尤其是Linux系统上的开发经验。
7.调试和性能优化:熟练使用gdb、Valgrind、perf等调试和性能分析工具,能够优化代码运行效率。
8.大型项目经验:具备阅读和编写大型C++项目的经验,理解模块化设计、代码复用等工程化能力。

1.xxx仿真软件
项目描述:负责虚拟现实仿真系统的开发,模拟真实场景中的物体交互,应用于医疗训练、工程施工等领域。
技术要点:
使用 C++与OpenVR 实现虚拟现实设备的接入,兼容不同的VR硬件。
实现了 Inverse Kinematics(逆向运动学),使得虚拟角色的运动与用户动作同步。
集成 Bullet Physics 实现物理交互,确保物体在虚拟环境中的碰撞和运动真实感。
使用 Deferred Shading 技术提升渲染性能,避免传统正向渲染的多次渲染开销。
使用 JSON 序列化和存储用户场景数据,实现场景的保存和动态加载。
项目成果:仿真系统可以处理复杂的交互动作,并在多个VR设备上实现流畅的用户体验,用户反馈体验感真实,适合训练与演练。
2.大规模人群仿真系统
项目描述:开发了一个大规模人群仿真系统,用于模拟人群在城市环境中的移动和交互,适用于交通仿真、灾难演练等场景。
技术要点:
使用 Agent-based 模型,基于每个个体的行为决策实现多样化的移动和交互。
采用 A*算法 和 Dijkstra算法 实现路径规划,结合动态避障算法模拟人群流动。
通过 C++多线程处理分布式计算加速仿真,降低计算瓶颈。
实现了 LOD(Level of Detail) 技术,在保证仿真精度的前提下减少远距离个体的计算。
使用 OpenGL 和 Dear ImGui 创建数据可视化界面,便于观察和分析人群行为。
项目成果:系统可处理上万名个体的实时仿真,提供了较高的扩展性和良好的可视化效果。

整包服务: App开发游戏类开发
负责人: 高级C++开发工程师
团队成员: 产品经理 UI设计师 前端工程师 后端工程师 
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江渡

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高级C++开发工程师 · 1年经验 · 北京宏逸志成仿真有限公式
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技术能力

AI 技能提取 | C++ Linux
1.掌握C++11、C++14、C++17等不同标准的特性,比如智能指针、lambda表达式、constexpr、STL容器和算法等。
2.数据结构与算法:熟悉链表、树、图、排序和搜索算法等基础知识,能够编写高效代码。
3.设计模式:了解常用的设计模式(如单例、工厂、观察者等),提升代码的可维护性和扩展性。
4.内存管理:熟悉内存分配、指针操作和内存泄漏调试,理解智能指针的用法。
5.并发编程:掌握多线程编程、锁、原子操作等并发控制技术,优化程序的性能。
6.操作系统:具备操作系统原理(如进程管理、线程管理、I/O等)的基础知识,尤其是Linux系统上的开发经验。
7.调试和性能优化:熟练使用gdb、Valgrind、perf等调试和性能分析工具,能够优化代码运行效率。
8.大型项目经验:具备阅读和编写大型C++项目的经验,理解模块化设计、代码复用等工程化能力。

项目经验

1.xxx仿真软件
项目描述:负责虚拟现实仿真系统的开发,模拟真实场景中的物体交互,应用于医疗训练、工程施工等领域。
技术要点:
使用 C++与OpenVR 实现虚拟现实设备的接入,兼容不同的VR硬件。
实现了 Inverse Kinematics(逆向运动学),使得虚拟角色的运动与用户动作同步。
集成 Bullet Physics 实现物理交互,确保物体在虚拟环境中的碰撞和运动真实感。
使用 Deferred Shading 技术提升渲染性能,避免传统正向渲染的多次渲染开销。
使用 JSON 序列化和存储用户场景数据,实现场景的保存和动态加载。
项目成果:仿真系统可以处理复杂的交互动作,并在多个VR设备上实现流畅的用户体验,用户反馈体验感真实,适合训练与演练。
2.大规模人群仿真系统
项目描述:开发了一个大规模人群仿真系统,用于模拟人群在城市环境中的移动和交互,适用于交通仿真、灾难演练等场景。
技术要点:
使用 Agent-based 模型,基于每个个体的行为决策实现多样化的移动和交互。
采用 A*算法 和 Dijkstra算法 实现路径规划,结合动态避障算法模拟人群流动。
通过 C++多线程处理分布式计算加速仿真,降低计算瓶颈。
实现了 LOD(Level of Detail) 技术,在保证仿真精度的前提下减少远距离个体的计算。
使用 OpenGL 和 Dear ImGui 创建数据可视化界面,便于观察和分析人群行为。
项目成果:系统可处理上万名个体的实时仿真,提供了较高的扩展性和良好的可视化效果。

团队情况

服务范围:
App开发游戏类开发
团队构成:
负责人(高级C++开发工程师) | 核心队员:产品经理 · UI设计师 · 前端工程师 · 后端工程师
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