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about

Hi, I'm Staskaer.


主要内容:
  1. 源码剖析

  2. 读书心得

  3. 技术记录

  4. 工具使用

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能力水平
技术 自我评级 应用
Python ★★★★★ 爬虫、web后端、数据处理与分析、深度学习、OpenCV、pyqt、pytorch、脚本、Cython加速
计算机视觉 ★★★★☆ 基于传统视觉图像分割、基于深度学习的图像分割与识别、双目视觉
机器学习 ★★★★ 机器学习、深度学习相关算法,主要是图像分割与检测相关
SLAM ★★★ SLAM是个大坑...主要做视觉SLAM
ROS ★★★ ROS1开发,ROS2没用过,听说很好用
嵌入式 ★★★★☆ 单片机开发、linux嵌入式开发、嵌入式主流通信协议与网络栈开发、嵌入式设备深度学习模型部署与加速
markdown/latex ★★★★ 文档,小作文
C++ ★★★☆ 刷题、OpenCV、源码剖析、CUDA并行、图像加速处理、SLAM算法开发
C ★★★ 嵌入式、linux多线程、unix网络编程,项目里用的不多
并发/并行编程 ★★★ 超喜欢的一个方向,通过asyncio来给学校开发了一套研修间预约系统
Web ★★☆ 经常用FastAPI开搭建深度学习模型的后端接口
CUDA ★★☆ 用于加速图像处理
自然语言处理 ★★ 做过一段时间的情感分类,后来果断跑路
CMake/MakeFile ★★ C/C++项目构建,但是我很少自己写
Rust 学着玩的,没做过项目

主要方向
  • 嵌入式开发作为爱好
    • 习惯用单片机(32位单片机、使用C或micro python开发)用来做一些生活小工具或好玩的东西
    • 热衷于买各种arm架构的开发板(矿板、拆机板)来组网构建分布式服务器
    • 由好多低功耗的板子搭载各种服务来组成了我自己的私用服务器,承担了Nas、软路由、智能开关的网关等各种任务
    • 但是说实话,PCB我画的其实不好,也很讨厌画,喜欢用奶茶来外包给别人:-)
  • 计算机视觉是主要的研究方向
    • 感兴趣的方向是3D视觉和slam
    • 传统图像处理、基于深度学习类的图像处理,给某上市企业提供过图像分割过滤的算法(来源于横向项目)
    • OpenCV用的比较多,一般是使用python快速开发,关键部分用C++或Cython重构
    • 深度学习的话我只用pytorch
    • 往往也需要在嵌入式上部署模型并加速(CUDA、TensorRT)
  • 深度学习是辅助工具
    • 深度学习实在是卷不动,勉强能手推一些常见算法(机器学习常见都能手推,深度学习就比如CNN、LSTM、Attention这种,其他的模型接触的比较少...)
    • 给了一种模型结构,让我写推断、训练没啥问题;但是让我去为一个场景设计合适的模型就不行了,没有相关理论指导T_T
  • 视觉SLAM是读研课题
    • 目测课题也许会是事件相机相关的东西?
  • 异步、并行、服务器是感兴趣的内容
    • 我很喜欢并行计算,这主要是CUDA相关,用CUDA优化一套图像算法很有成就感,当然也很难...
    • 并发我也觉得很有意思,但是主要应用是在单片机的rtos上开多thread来尝试榨干所有的计算资源
    • 异步是真神,现在我的很多python项目代码都或多或少掺了asyncio,导致被别人diss :-D
  • Rust是后备路线
    • Rust很有意思,我很喜欢
    • 目前的一个宏大的目标是用Rust重写一套SLAM的算法

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