项目

一个利用数据概念模型的数据可视化工具。实现了从relational level数据库到ER level的模型的逆向工程，并将得到的数据库模型与标准数据可视化模型进行对照，找到与之对应的模型并进行数据可视化。数据可视化模型是基于我的导师Peter McBrien教授的论文：Towards Data Visualisation Based on Conceptual Modelling。该工具在各种可视化任务中展现了其有效性。它能够根据属性数量/分类和它们之间的关系，至多提供19种类型的可视化图示。

为期两个月的网络安全实习生。在最初的几周里，我接受了系统的培训，学习了渗透测试技能和CISSP知识。我的日常工作是使用公司系统的sys-log信息进行网络攻击溯源，并产出了多篇有价值的溯源报告。我还独立开发了一个使用Python编写的工具，从目标IP列表中收集信息并过滤出恶意IP。

在这个计算机视觉课业项目中，我探索了卷积神经网络(CNN)在图像分类任务中的应用，特别是在精准捕鱼的领域中的鱼类分类。我使用 PyTorch 开发了一个图像分类模型，可以根据输入图像对鱼类进行分类。这个课业项目包括两个任务：1. 训练一个模型来分类各种鱼类。2. 对训练好的模型的最后一层进行微调，以适应一些新的鱼类。训练好的模型和微调后的模型在800张测试图像上都达到了99%的准确度。

一个最初用于蝴蝶图像的在线图像注释工具，为了给学校的一位机器学习教授使用所设计。可以通过在图像上绘制图形并将其关联到相关关键词，从而实现图像进行标注。这个图像标注功能使用了JavaScript的p5库。

使用 Python Flask 后端，与JavaScript的 p5 库的前段集成的一个Web应用。通过实现动态时间轴功能，以及实现历史事件在时间线上的可视化以及支持大小调整，增强了历史学习和笔记的用户体验。

大二编译器小组项目，使用Java编写。实现了一个支持输出 ARM11 指令集汇编代码的WACC语言编译器。它包括前端的词法分析器 (Language Lexer)、语法解析器 (Language Parser) 和语义分析器 (Semantic Analyser)，以及后端的代码生成器 (Code Generator)。利用 ANTLR 工具生成的语言解析器 (Language Parser)，实现语法树 (Syntax Tree) 的生成，其中包括对 WACC 语法和语义的解析，并生成相关错误报告。该编译器支持解析基本逻辑语句，包括 if-else 语句，for/while 语句，switch 语句以及 break/continue 语句。支持 pair 类型和 macros。

大二操作系统小组项目，使用C语言实现。开发了一套基于x86的简单操作系统，包括实现线程调度，虚拟内存管理和运行用户态程序。线程调度包括轮询式调度 (Round-Robin Scheduler)，和基于CPU使用时间的优先级线程调度 (Priority Scheduler)，其中使用了资源锁 (lock)，信标 (semaphore) 和监视器 (monitor)。虚拟内存管理包括内存页分配 (page allocation)，Copy-on-Write，共享内存页 (shared-pages)，Memory-mapped files 和 内存页替换 (page swapping)。通过实现部分标准Unix系统调用，比如文件 open() 和 close()，允许运行用户态程序。

实现可以在 x86-64 上运行的四种基本 ARM 指令类型的模拟器和编译器，包括：Data Processing, Multiply, Single Data Transfer 和 Branch。该模拟器可以将 ARM11 指令编译为二进制格式，并顺利执行且输出最终寄存器状态。模拟器的实现包括一个解码器，用于解码二进制。汇编器的实现包括一个哈希表和标记器，用于将汇编代码转换为二进制代码。