Программист микроконтрлллеров, системный программист, разработка встраиваемых (embedded) систем)

НИУ "БелГУ"

студент-исследователь

С 01.09.2022 по 25.06.2024 (1 год 9 месяцев)

Разработка системы управления бионического протеза верхней конечности, исследование проблемы управления протезом с помощью нейроинтерфейса fNIRS-томографа Разработан алгоритм предобработки данных паттернов распознавания движения кисти руки для машинного обучения. Разработан алгоритм испытаний данных паттернов дивжений на нейросетях Conv2D, LSTM, GRU.

Университет

Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова

Университет

Белгородский государственный национальный исследовательский университет

Родной язык

Русский

Иностранные языки

Английский, Французский

Ключевые навыки

• Python (pandas, numpy, matplotlib)

• Tensorflow

• Библиотеки и фреймворки (tensorflow, keras)

• C/с++

• Matlab

• Kotlin

• Субд postresql

Дополнительная информация

https://github.com/Hell576 Ищу первое место работы, приоритет на программирование микроконтроллеров. В период обучения в магистратуре занимался исследовательской работой, которая посвящена теме «Разработка системы управления бионического протеза верхней конечности», что и стало темой моей дипломной работы. Имею теоретический навык, полученный при обучении, где узнал и рассмотрел способы взаимодействия микроконтроллера STM32F103C8T6 с периферийным оборудованием, ацп/цап. Есть навык работы с мультиметром. Большое желание получить опыт работы программирования микроконтроллеров, драйверов, периферийных устройств. Именно поэтому стремлюсь работать в сфере разработки встраиваемых систем (Embedded). Ключевые слова для поиска (или возможные технологии, интерфейсы, которые мне предстоит изучить): интерфейсы связи и промышленных протоколов UART, USB, SPI, I2C, PWM, SDIO, RS-232; GPIO; ПЛИС, ARM, AVR. Навыки: • умение устанавливать операционные системы (Windows, Linux), делать переразметку дискового пространства (разбиение на логические разделы) без потери данных, конвертацию из MBR в GPT; • чтение и перевод технической литературы на английском; • использование linux на уровне sudo get repository && sudo apt install; • начальные навыки написания кода на Python, Kotlin, Matlab, C/С++; • владение библиотеками Tensorflow, Keras на базовом уровне. Дополнительная информация: упорство в достижении целей, усидчивость. Владею английским языком на уровне Advanced. Второй язык – французский. Имею музыкальное образование. Осуществлял волонтёрскую деятельность, выполнял функции старосты процессе обучения. Готов к дальнейшему обучению и решению новых задач. Пэт-проекты: НА ЯЗЫКЕ Python РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БИОНИЧЕСКОГО ПРОТЕЗА ВЕРХНЕЙ КОНЕЧНОСТИ: Используемые технологии: Python, Numpy, Tensorflow, Keras. • Разработано приложение, способное генерировать датасет для TensorFlow, Keras из файлов wl1, wl2 (таблица чисел без меток данных, аналог файлов csv) посредством файла hdr, где хранится номер паттерна движения и номер строки, с которого начинается соответствующий паттерн движения; • Разработан алгоритм испытания датасета на нейросетях LSTM, GRU, Conv2D. ДЕСКТОПНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ "ЭЛЕКТРОННОЕ КАДРОВОЕ АГЕНТСТВО": Используемые технологии: Python, PySimpleGUI, ORM "dataset", PostgreSQL; • Освоен навык взаимодействия приложения с СУБД PostreSQL через ORM "dataset"(надстройка SQLAlchemy). Графический интерфейс - PySimpleGUI (на основе tkinter). До этого была попытка взаимодействовать с БД через ORM "peewee", но из-за отсутствия необходимых функций (и, как следствие, гибкости и доработанности библиотеки на момент написания ПО) пришлось перейти на "dataset". ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ СКАЧИВАНИЯ ТАБЛИЦЫ С САЙТА С ДИНАМИЧЕСКОЙ ГЕНЕРАЦИЕЙ ДАННЫХ В ФОРМАТЕ PDF: Используемые теxнологии: Python, Pyppeteer (аналог Selenium). • Для изменения свойств печати нужно было вставлять css атрибут при формировании PDF-файла, в частности инструкцию content: table td.graphTableFirstTD { - webkit-print-color-adjust: exact print-color-adjust: exact; }, чтобы печатать в том цвете, в котором браузер отображает данные, так как по умолчанию браузерный эмулятор медиа мог по-своему устанавливать цвета панелей таблиц. НА ЯЗЫКЕ С/C++ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРОЩЁННОЙ МОДЕЛИ СНИФФЕРА НА ЯЗЫКЕ С (ПРОСЛУШИВАНИЕ ЗАПРОСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ В СЕТЬ ИНТЕРНЕТ ЧЕРЕЗ БРАУЗЕР). Репозиторий в кодовой базе - ModifiedCSniffer Используемые технологии: С, Winsock • Проведён анализ протокола HTTP • К существующему коду добавлен программно реализованный протокол прикладного уровня HTTP и под него был доработан алгоритм обработки перехваченных данных. РЕПОЗИТОРИЙ КОДА ДЛЯ ДИСЦИПЛИНЫ «ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ И ТЕОРИИ ИГР». Репозиторий в кодовой базе - GamesTheory Используемые технологии: C/С++ • IO1 – написание алгоритма решения задач методом Жордана-Гаусса • IO2 – написание алгоритма решения задач симплекс-методом НАПИСАНИЕ ГРАФИЧЕСКИХ ПРИМИТИВОВ НА C++ (QT CREATOR FRAMEWORK) Репозиторий в кодовой базе - KG Используемые технологии: С++, Qt framework • lab_1_kg – Средствами программирования Qt на C++ был нарисован кораблик с вращающимся моторчиком • Clock_kg – Был реализован алгоритм отрисовки анимации и работы часов СПРАВОЧНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ ГУМАНИТАРНОЙ ПОМОЩИ: Используемые технологии: Kotlin, NewsAPI, Firebase, Retrofit. • Задействованы компоненты, отвечающие за содержимое программного экрана Фрагменты (Fragment), что позволяет использовать и переключать между собой несколько экранов, при этом оставаясь на одном Activity. Такая система позволяет оптимально сконструировать приложение с выдвигающимся меню, а необходимые данные с прошлого экрана могут быть передан при помощи структуры Bundle. • Создан алгоритм сохранения последних 20 новостей в файловую базу данных paperDB для отображения новостей при отсутствии интернет-подключения; • Подключена система аутентификации и идентификации при помощи сервиса Firebase от Google; • Организован алгоритм получения данных новостей из новостного агрегатора NewsAPI через библиотеку Retrofit, где неизбежно используется интерфейсы (паттерн «Декоратор»).