李天录的简历

本文介绍了李天录的职业及技术能力。他从事航电、报警视频设备及服务器研发,有开源软件阅读经验,深入研究其特性。具备ARM单片机、FPGA、C/C++开发及视频设备开发经验,还有丰富项目经验,最后展示了专利、产品及服务器客户端成果。

一、我是谁,从事什么职业

  • 李天录,四川眉山人,中共党员,现居成都郫都区。
  • 从事航电产品研发、报警视频设备及服务器研发。
  • 2008年毕业于成都工业学院的前身成都电子机械高等专科学校
  • 我的技术相关内容详见我的优快云博客:https://blog.youkuaiyun.com/sbddbfm
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二、我的技术能力

2.1 有开源软件深入阅读经验

阅读并使用过uboot,busybox,live555,ffmpeg,skynet,lua,udt等开源项目,例如:

  • 参考busybox里的telnet部分,将telnet部分离出来,移植到嵌入式应用程序。在通过私有协议验证后开启自己的telnet功能,用于查看设备状态、故障分析等网络调试。(为了系统安全,自带的telnet是关了的)
  • 参考busybox里的devmem命令源码,编写应用程序直接操作ARM寄存器,实现IO口控制、配置usb、wifi的参数等。
  • 阅读了lua开源库的table源码,了解它内部实现机制,对它的table部分的hash和数组有非常深入的了解。
  • 阅读了skynet的源码,深入了解原理以及使用方法,将它移植到windows下,并加入iocp模型的libuv开源库替代原linux下的epoll。用这个升级后的框架搭建了理想科技和随安保公司的服务器框架,实现公司全国定位报警设备和用户的入接。

2.2 深入研究开源软件中使用到的特性

为了充分发挥出开源软件的性能,在系统架框选型阶段,要对性能指标做评估。我采用的方法是,先阅读预备选型的软件的那部分功能说明,了解它的实现原理,查看博客文章对这部分的评价,以及写测试程序进行验证,必要时阅读关注部分的源码,评估后期系统升级难度。最后综合各方面的因素,才做出最后的系统架构选型。下面简单例举几个我曾经关注过的特性:

  • 数据库mysql,数据大了(上亿条记录)查询会慢多少?如何优化,研究索引实现的原理,怎么样才能命中索引,InnoDB和MyISAM区别,是否支持事务,数据库异常关闭数据恢复等方面进行深入了解。
  • 选型要考虑是用mysql还是mongodb,还是redis等,比如是否支持持久化,内存占用情况,数据备份,数据库与业务逻辑的实现难度等。
  • 数据库的选择还要考虑版权,生态,维护,安装方便性等特性。比如:SQL servermysql对比,前者有版权而且安装包非常大,并且安装步骤也复杂,而后者开源,可以用于商业用途,并且安装包小巧(200MB左右),安装方便,配置直接写到ini文件中,发布时直接用事先准备好的配置文件。

2.3 丰富的ARM单片机程序开发经验

  • 会用arm单片机,设计了基于裸机的简单任务切换及调度框架,应用干光纤自愈环网交换机,现场监视仪的M7(信号处理模块)等设备。
  • 移动植ucosii操作系统,了解清楚移植相关的每一行代码,充分了解它的原理,并在测试没问题后,成功应用于ADS-B设备里的ARM处理器。
  • 编写了一些常用的支持跨平台库,比如:Base64,AES、MD5、SHA1、CRC32、CRC16等, 这些库已大部分直接用在了ARM-单片机、ARM-linux、PC、IOS、MAC平台。部分源文件的截图如下:
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2.4 丰富的FPGA开发经验

  • 根据串口时序,编写串口模块库,支持通过参数配置缓冲区大小、波特率,支持全双工收发数据。应用场景举例:FPGA与单片机之间通过并口线(地址线、数据线、读写控制线)对接,所有的串口设备接到FPGA的IO口,单片机像读写外部RAM一样高速的与FPGA的串口模块通信。串口模块具有:读地址、写地址、接收缓冲已接收个数和发送缓存区空闲个数的寄存器。 这样做的好处有:
    • 1.信号线无需连接特定引脚 ,只需接任意IO口即可,电路板布线方便,不怕接错线,还可适应后期功能变更,板子还可以做得更小巧。
    • 2.串口收发缓存在FPGA里可以按需配置(单片机自带的串口缓冲区一般固定为16字节,如果是51单片机的话只有1字节的缓冲区),这样对音片机实时处理能力的要求就不用太高。
    • 3.在FPGA里可以很方便的做到,当缓冲区满了后单片机未读走的状态指示,方便查找问题。
  • 编写SMI时序模块、RMII接口,控制以太网PHY芯片(或光纤接口芯片),用于以太网数据的收发。还编写了以太网数据的收发模块的FPGA程序,用于光纤自愈环网网管型交换机,应用于哈大线等高铁通信领域。
  • 独创了支持固定长度报文的单时钟CRC算法,又对ADS-B解码算法进行改进,大大提高了解析灵敏度。同样的硬件使用我改时后的算法,作用距离提高1/3,接收报文流量增加一倍,原来的轨迹经常断续,改进后明显连续很多。为此四川信能科技专门给予了5000元的奖励。据悉本ADS-B改进后,与十所、九州等厂家的在一起对比时有明显优势。

2.5 丰富的C/C++程序开发经验

  • 会MFC框架编写上位机程序,2008-2011年期间四川信能的所有上位机软件都由我开发,主要有:现场监视仪(用在了全国30多个机场),自动机关监视ADS-B,雷达S模式模拟源等产品的上位机软件。
  • 会Linux嵌入式系统设计,在成都理想科技,发开全套视频设备。从ubl到uboot, kernel,文件系统裁剪,busybox,arm芯片程序加密,视频h264处理,声音aac处理,对接报警器,连接视频服务器,视频转rtsp,对接阿里云oss存储等都使用C/C++,在这期间积累了很多宝贵的经验。
  • 编写服务器程序,凡是需要性能优化的,都采用编写基于C/C++的底层模块,供应用层调用。比如:电子围栏进出判断,数据加密解密AES,网络通信、局域网搜索,ONVIF搜索,数据组播等。
  • 编写基于C/C++多网络通信库、异步域名解析库,支持跨平台,成功用于windows、arm-linux、ios、android平台,用在随安保手机软件、视频设备软件、电脑后台管理软件。

2.6 丰富视频设备开发经验

  • 本人主导开发设计了联调报警专用视频摄像头,使用华为海思Hi3518E芯片,在视频设备里将H264、AAC编码成hls所需的ts报文,减少服务器转码的运算量。
  • 作为视频项目的负责人,设计基于低时延的hls视频直播方案,采用http 1.1 chunked的流式传输,大大降低视频延时,普通的hls延时10~30秒,我们实现hls延时在普通浏览器上3秒左右。
  • 非常熟悉hls协议、ts协议,改进nginx+rtmp模块,编写了hls服务器,深入对接设备的hls转码程序,大大降低服务器的CPU消耗,同时也极大的降低了视频延时,实现了低时延的跨平台的网页视频直播。
  • 对接雄迈视频板,在已有的视频板里添加我们的程序,实现对们我们的报警器,实现报警视频联动。视频中转服务器对接,解决部分网络直接用雄迈自带p2p穿网不通的问题。

2.7 丰富的项目开发经验

  • 作为随安保定位、报警、视频服务器的负责人,设计开发出随安保服务器,对接全国各地的理想科技和随安保公司的报警设备、定位设备。
  • 随安保服务器也给客户定制,给客户搭建了带定制功能的平台主要有:西科姆定位中安维车辆管理平台山东烟台汇众一键帮帮我等平台。
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三、我的为人处事观

3.1 以德服人,以才做事

要想受人尊重,重在品德,要想人佩服,需要有才。

3.2 管事理人,制度约束

安排工作或任务,要让人觉得是分工合作,团结共事。而不能让人觉得是谁要管谁。因为不管是谁被管,都会觉得心理不舒服,积极性会受影响。不管人,但也不能放任,因此要用制度约束。

3.3 不可损人,尽力助人

不要在这个人面前,说另外一个人的负面。别人需要帮忙,要主动一点,有可能别人不好意思说。

3.4 少说多做,配合管理

上层领导的决择,不要负面评论,因为自已没在那位置,看到的不全面,很可能理解得片面,要配合管理,但不要盲从。

四、我的成果展示

4.1 专利展示

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4.2 产品展示

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4.3 服务器客户端展示

  • 本人设计服务器的程序框架,编写与框架相关的程序,解决运行时遇到的技术问题。
  • 以下是对接服务器的手机端软件、微信、WEB管理平台的部分截图。
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内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf1e0d5b9490 本文重点阐述了Vue2.0多Tab切换组件的封装实践,详细说明了通过封装Tab切换组件达成多Tab切换功能,从而满足日常应用需求。 知识点1:Vue2.0多Tab切换组件的封装* 借助封装Tab切换组件,达成多Tab切换功能* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现知识点2:TabItems组件的应用* 在index.vue文件中应用TabItems组件,借助name属性设定tab的标题* 通过:isContTab属性来设定tab的内容* 能够采用子组件作为tab的内容知识点3:TabItems组件的样式* 借助index.less文件来设定TabItems组件的样式* 设定tab的标题样式、背景色彩、边框样式等* 使用animation达成tab的切换动画知识点4:Vue2.0多Tab切换组件的构建* 借助运用Vue2.0框架,达成多Tab切换组件的封装* 使用Vue2.0的组件化理念,达成TabItems组件的封装* 通过运用Vue2.0的指令和绑定机制,达成tab的切换功能知识点5:Vue2.0多Tab切换组件的优势* 达成多Tab切换功能,满足日常应用需求* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现* 能够满足多样的业务需求,具备良好的扩展性知识点6:Vue2.0多Tab切换组件的应用场景* 能够应用于多样的业务场景,例如:管理系统、电商平台、社交媒体等* 能够满足不同的业务需求,例如:多Tab切换、数据展示、交互式操作等* 能够与其它Vue2.0组件结合运用,达成复杂的业务逻辑Vue2.0多Tab切换组件的封装实例提供了...
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/41cd695ddf65 `htmldiff` 是一个以 Ruby 语言为基础构建的库,其主要功能是在 HTML 文档中展示文本之间的差异。 该库的一个显著特点在于它不仅能够识别出不同之处,还会借助 HTML 标签来呈现这些差异,从而让用户能够直观地观察到文本的变化情况。 这种特性使得 `htmldiff` 在版本控制、文档对比或任何需要展示文本变动场景的应用中显得尤为有用。 `htmldiff` 的核心作用是对比两个字符串,并生成一个 HTML 输出结果,这个结果会明确地指出哪些部分被添加、哪些部分被删除以及哪些部分被修改。 此外,通过运用 CSS,用户可以进一步调整差异展示的样式,使其与项目或网站的现有设计风格相协调。 在使用 `htmldiff` 之前,需要先完成该库的安装。 如果项目已经配置了 Ruby 环境和 Gemfile,可以在 Gemfile 文件中添加 `gem htmldiff` 语句,随后执行 `bundle install` 命令进行安装。 如果没有 Gemfile 文件,也可以直接采用 `gem install htmldiff` 命令来进行全局安装。 在编程实现时,可以通过调用 `Htmldiff.diff` 方法来对比两个字符串,并获取相应的 HTML 输出。 例如:```rubyrequire htmldiffstr1 = "这是一个示例文本。 "str2 = "这是一个示例文本,现在有更多内容。 "diff_html = Htmldiff.diff(str1, str2)puts diff_html```上述代码将会输出两个字符串之间的差异,其中新增的内容会被 `<ins>` 标签所包围,而...
源码地址: https://pan.quark.cn/s/4b03c5611266 依据所提供的资料,可以判定这份资料是关于《电子技术基础模拟部分》第五版教科书第七章节的习题解析,由湖南人文科技学院通信与控制工程系的田汉平教师提供。 尽管具体内容未予展示,但能够围绕模拟电子技术的基础理论、第七章节所涉及的核心概念以及潜在的习题种类等方面来展开相关知识点的阐述。 ### 模拟电子技术概述模拟电子技术是电子工程学科中的一个关键领域,主要探讨模拟信号的产生、转换、传输和处理等议题。 模拟信号是指时间与幅度上均呈现连续变化的电信号。 模拟电路的设计与剖析是模拟电子技术的核心,它涵盖了放大器、振荡器、滤波器等电路的设计原理及其应用。 ### 第七章核心知识点猜测#### 1. 放大电路分析与设计- **基本放大电路**:共射极、共基极和共集电极放大电路的特性及其应用场景。 - **多级放大电路**:掌握如何将多个放大电路串联,以提升增益或优化频率响应。 - **差分放大电路**:用于抑制共模信号,放大差模信号,是精密仪器和测量设备中的关键构成部分。 #### 2. 反馈电路与稳定性- **反馈的基本概念**:正反馈与负反馈的区分,以及它们在电路中的应用场景。 - **深度负反馈**:解析深度负反馈状态下的放大器性能改进,包括增益稳定性和带宽的拓宽。 - **振荡电路**:理解LC振荡器、RC振荡器的工作机制及应用领域。 #### 3. 功率放大器- **A类、B类、AB类功率放大器**:熟练掌握不同类型功率放大器的特性、效率及其适用环境。 - **热效应与保护措施**:讨论在功率放大器设计过程中需要关注的散热问题及相应的防护措施。 #### 4. 集成运算放大器的应用- **理想运放模型**:熟...
下载方式:https://pan.quark.cn/s/71eedd1f6247 ADC0832被视作一种常见的8位模数转换器(Analog-to-Digital Converter),在电子设计领域中具有广泛的应用。 该种芯片能够将连续的模拟信号转变为离散的数字信号,从而方便微处理器或其他数字系统进行进一步处理。 在Proteus环境中,通过仿真ADC0832的设计,有助于我们深入理解并验证基于模拟输入信号的数字化操作。 1. **ADC0832的核心构造与运作机制** ADC0832属于一种8位逐次逼近型模数转换器,其内部集成了一个比较器、一个计数器以及一个寄存器。 当输入模拟电压被施加至输入端时,内部比较器会持续调整数字代码,直至输出端的电压与输入电压达到一致。 这一过程即为逐次逼近,其最终输出的数字代码代表了输入模拟电压的等效数值。 2. **模数转换流程** - **采样与保持**:在模数转换开始之前,模拟信号必须被采样并保持一段时期,以确保在转换期间输入电压保持稳定。 - **启动转换**:通过向芯片发送启动信号(例如START或CONVST引脚的高电平脉冲),转换过程得以启动。 - **逐位比较**:内部比较器从最高位开始,依次进行比较,并根据比较结果更新数字代码。 - **转换终止**:当所有8位都完成比较后,转换过程结束,并通过中断标志或状态引脚向系统发出通知。 - **数据读取**:借助SPI、I2C或并行接口,从ADC的输出寄存器中获取转换结果。 3. **Proteus仿真平台** Proteus是一款功能强大的电子电路仿真软件,能够支持多种微控制器及外围设备的仿真,其中包括ADC0832。 在Proteus中,用户可以构建ADC0832与微控制器的...
内容概要:本文围绕YOLOv8目标检测算法在PyTorch框架下的深度优化展开研究,系统性地提出了多项架构创新与性能提升技术。研究涵盖自适应学习率调度、多尺度特征融合优化、损失函数重设计以及数据增强策略改进等核心技术,理论分析深入,涉及优化理论、信息论与贝叶斯风险最小化。实验在COCO数据集上验证,改进后模型mAP@0.5达61.8%,较基线提升4.0%,并在小目标检测、密集场景表现及实时性方面均有显著进步。同时,研究实现了完整的工程化部署方案,包括模型压缩、分布式训练与TensorRT加速,并成功应用于智能监控、自动驾驶与工业质检等领域。; 适合人群:具备深度学习基础,熟悉计算机视觉与目标检测任务,从事算法研发或工程落地的研发人员与高校研究人员,尤其适合工作2-5年的工程师和技术负责人。; 使用场景及目标:①深入理解YOLOv8的网络架构与核心机制,掌握其在实际项目中的优化方法;②学习如何从理论出发指导算法改进,提升模型精度与泛化能力;③获取可复用的工程优化方案,用于边缘端部署、高性能推理与跨平台应用。; 阅读建议:此资源兼具理论深度与工程实践价值,建议读者结合PyTorch代码实现,重点研读消融实验与公式推导部分,动手复现实验设置,并关注特征融合、损失函数与推理优化等模块的代码实现细节,以全面掌握算法优化全流程。
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