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武汉其它兼职程序员

ID：327314

Blank 身份已认证

研究生

公司信息：
武汉理工大学（211）

工作经验：
3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：
武汉
全区

技术能力

C++开发，擅长图像处理等需求的开发，
CUDA C++并行加速算法。熟悉常见的CUDA并行算法。
Python开发，数据处理、深度学习（CNN、RNN、GAN）、时空序列预测
Rust开发，有基础，可以开发这方面的相关项目

项目经验

临近降雨预报算法开发
项目描述：将多普勒天气雷达收集到的雷达回波数据转换成图片，对序列图片进行图像处理并外推雷达回波图片，最终通过反射率因子与降雨量之间的关系预测短时强降雨天气。
主要完成工作：
- 传统算法：光流雷达回波外推算法（光流法、角点匹配、聚类分析以及半拉格朗日外推算法）；质心法雷达回波外推算法（云团匹配、质心拟合算法）。
- 影像遥感图像融合算法开发：将高空间分辨率低光谱图像与低空间分辨率高光谱图像进行融合，最终得到高空间分辨率高光谱融合图像（C++）
- 深度学习算法：基于 GAN 网络雷达回波图片外推网络模型开发（CNN、ConvLSTM、GAN、tensorflow）；基于 SNGAN 的双鉴别器雷达回波外推网络模型开发（CNN、ConvGRU、CGAN、pytorch）

C++高性能服务器框架
项目描述：在 Linux 平台下，使用 C++开发高性能服务器框架。完成日志、配置、协程、IO 协程调度、Socket 等多个模块的封装。
主要完成工作：
- 利用单例模式、装饰器模式和消息队列实现跨平台日志系统，支持控制台、文件、Socket的异步格式化日志输出。
- 基于 ucontext_t 实现非对称协程库，利用 hook 技术和 epoll 实现异步并发，并支持 N-M 的协程调度。
- 以链表的形式实现字节数组容器，提供基础类型的 LTV 格式序列化和反序列化服务。

CUDA C++算法加速
项目描述：随着仿真引擎实体节点的增多、数据量的增多，CPU 的计算法方式已经到达性能瓶颈，使用 GPU 并行加速实体节点信息计算、信息融合以及 CPU－GPU 交互数据结构优化。
主要完成工作：
CUDA C＋＋并加速粒子群算法，在粒子初始化、粒子迭代过程采用并行结构，加速粒子群搜索速度。
CUDA C＋＋并行加速优化 Vincenty 距离，在百万级数据量下 GPU 运行速度是 CPU 的百倍左右。