何志丹簡歷

2021-07-24 22:16:51 字數 3310 閱讀 9969

基本資料

姓名:

何志丹性別:

年齡:

工作年限:

14年學歷:

本科畢業院校:

湖北大學

籍貫:

湖北省安陸市雷公鎮許棚村

暫保密期望工作地:

全國各地

婚姻狀況:

已婚求職意向

軟體架構師

優勢領域

相對於高階軟體工程師我的優勢

全域性觀和技術積累的完美結合,將風險消滅於萌芽狀態。同一行業、同一公司待的久,容易積累技術;不同行業、不同大小的公司容易形成大局觀。先積累技術,再培養大局觀,顯然比先大局觀後技術合適。大型公司(武漢開目、南方數碼)、中型公司(中山極點3維)、小型公司(廣州頂豐)都待過,創業4年。大中公司方便學技術,小公司(往往無規章或規章不健全)容易發現引起專案失敗的非技術問題。創業暴露自己幾乎所有的缺陷(尤其是技術缺陷),後面的幾年成功補充了相關知識。

直接使用我積累的元件,以降低成本、縮短工期、提高質量。在創業和業餘時間封裝了多個庫(dll),主要3個:sn.dll通用功能,不依賴任何庫(包括stl、mfc)和作業系統。snmfc.dll,對mfc和windows api進一步封裝。snstl.dll,對stl進一步封裝。目前已經完成初步,最主要的sn.dll測試用例已完成,其它加緊完成中。測試用例和使用說明完成後其他人也可使用。源**可以貢獻給公司,然後這兩個庫向不同的方向進化:公司的庫適應公司的業務,我的庫適應我和我學生接小活。

開發高質量的軟體,以提高使用者體驗。比如:軟體幾乎沒有崩潰,可維護性(新增功能或大改功能的難度,架構師與軟體工程師的最大區別)高。

強大的學習能力,以解決新問題。這是適應工作環境的結果,以前的工作職位是:公共組軟體工程師,架構師。出於工作需要:經常完成各類預研工作。曾於2023年3月出任csdn專題開發大版主、2023年7月出任csdn vc/mfc版的大版主多年。昨天租了乙個作業系統centos6.4的雲主機,熟悉linux。我學生接了乙個棋牌遊戲的小活,讓我幫忙做服務端,我先弄windows下的服務端,以免影響客戶端的進度。之後弄linux服務端。

較強的培訓能力,方便團隊建設。網上培訓6人,4人上班(至少2人拿高的工資),2人(初中學歷)創業接活。

職業技能

主要工作經歷

一、2023年~2023年 2023年~2023年 à 武漢開目

ø公司行業背景:工業軟體。

ø擔任職位:vc程式設計師。

ø主要工作內容:

二、2023年~2023年 à 個人編寫技術書籍

ø  個人編寫技術書籍《深入淺出:visual c++入門、高階與應用例項》

ø  書籍詳情:當當網

三、2023年~2023年1月à 創業團隊

ø  創業專案:微型端遊戲《智勇三國》。

ø  職責:作為創業核心;進行專案管理,全部分析、設計和編碼。

ø  技術點:tcp/ip等網路通訊協議、socket程式設計、多執行緒、檔案儲存。

四、2023年4月à2023年4月 廣州南方數碼

ø  房測之友,cad二次開發;房測業務系統,cs程式,對效能要求較高。

ø  職位:c++開發工程師

ø  設計與編碼

ø  難點:

ü  提取各專案公用部分,形成若干各專案共用的元件。

ü  公升級、轉換資料庫。

五、2023年4月2023年6月中山極點三維

ø  產品:diyhome(家具定製效果圖演示軟體)

ø  職位:架構師、公共開發組組長

ø  工作內容:

ü  開發公開庫及相關文件、培訓

ü  重構**。如:清理不用的**,以提高可理解性和編譯速度。

ü  指導組員開發通用模組。

ü  指導組員進行技術預研。

離職理由:

加班了15天,只調休了10天,餘下的5天得不到調休。

opencv相關專案(2017/06–至今)

1,沒談成專案的demo

對方提供了一批瑕疵(500多個訓練樣本,138個測試樣例),最終正確率剛過90%。由於專案沒談下來,所以沒繼續提公升準確率。

開發環境:vc10(vs2010)+opencv2.4.10

用到技術或方法:bow 向量機 surf特徵提取 二級分類

2,正在完成的專案:

對方有一款手寫識別軟體,希望我將手寫體(數字、字母)拆分筆順。不考慮漢字,那是另外乙個專案。

開發環境:vc10(vs2010)+opencv2.4.10

進展:只有直線的字母和數字,可以拆分;有曲線的字母和數字,可以成功提取端點、拐點。

只有直線大致思路:通過pbod找到交叉區域,提取交叉區域後,各筆畫段就散了,然後根據方向組合筆畫段。

曲線大致思路:曲率變化最大的點就在拐點附近

體會:多看**,比自己想好。

3,手寫數字識別系統

開發環境:vc10(vs2010)+opencv2.4.10

用mnist的資料測試(60000訓練樣本,10000測試樣本),準確率只有96.88%,目前在繼續研究中。

由於學習性質隆重,所以試驗了如下機器學習方法:knn,svm(向量機)、boost決策樹、隨機森林、貝葉斯(樸素貝葉斯)。

持有證書

ø 架構師(2023年下半年)

ø 高階程式設計師證書(2023年)

ø 湖北大學學士學位和畢業證

ø 英語四級證書(cet—4)

教育經歷

2023年9月-2023年6月

湖北大學教育技術學院

教育技術學專業

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