数字孪生平台研发

视比特机器人有限公司[2021.3 - 至今] 数字孪生主管

内容**:**

1、负责研发团队的日常管理，包括制度、流程、绩效的制定

2、负责技术选型，技术方案的设计、评审，产品方向把控

3、负责服务器K8S集群搭建和管理，以及办公加密、代码仓库、镜像仓库和CI/CD流水线的制定、部署和权限管理

4、负责项目方案的投标、设计以及合作的洽谈

业绩**:**

1、完成项目从0到N、团队人数从0到10搭建过程

2、完成从0到1，从1到N的技术重构

3、团队培养，通过技术分享，制定了产品分析设计、开发、测试、运维的流程

技术专长：

C++：熟练掌握C++编程语言，具备深入的理解和丰富的实践经验。能够灵活运用C++进行高效的软件开发，包括算法设计、数据结构和内存管理等方面
Python：具备扎实的Python编程能力，熟悉Python的核心语法和常用库。能够利用Python进行快速原型开发、数据分析和自动化脚本编写等任务
C#：具备C#编程技能，熟悉.NET平台和C#语言特性。能够开发基于C#的桌面应用程序、Web应用和游戏开发等领域
Unity：熟练运用Unity引擎进行游戏开发，具备丰富的Unity项目经验。能够利用Unity进行场景设计、游戏逻辑编写和图形渲染等方面的工作
Docker、K8S集群：
CI/CD流水线：sonarqube(推广静态代码质量检查)、Jenkinsfile(部署、Jensfile编写和推广)

通信协议：Sharp7(plc)、TCP、HTTP、Modbus-tcp（接口设计、框架封装、异步并发和文档设计）

工作经历

sim2real

结合强化学习做出的决策，利用Vrep实现码垛仿真

ROS Rviz 插件编写，由我负责开发界面，根据提供的ROS接口实现相应功能。

ROS flow based programming 开发第一版，由我编程实现，基于Persimmon开源项目开发

在校经历

论文

Driving Assistance System Based on Deep Learning and Traditional Vision Zhenwei Bian, Tao Yu, Xin Zhang, Xiaoyan GongYe, CSA2020.
Learning 6D Pose of Texture-less Objects via Multi-scale Dense Relation Junwen Huang, Zhenwei Bian, Yifei Shi, Xin Xu, Hongjia Zhang, Chenggang Xie，IVPAI2020.
Unsupervised Part-wise 3D Shape Reconstruction from Single-View RGB Images Chengjie Niu, Yang Yu, Zhenwei Bian, Jun Li, Kai Xu, Computer Graphics Forum.

荣誉成绩

山东省高校大学生人工智能大赛特等奖[2019.10]
第七届发现杯互联网应用开发与设计华东赛区一等奖[2020.05]
国际大学生程序设计竞赛2019年度秦皇岛、银川、西安全国总决赛优秀奖[2019]
蓝桥杯C/C++组国家三等奖，山东省一等奖[2019]
成立程序竞赛协会并担任会长[2018-2019]
计算机技术与软件专业技术资格中级软件设计师证[2018上半年]
一等奖学金(Top5%两次) 三好学生(Top5%两次) 优秀团员(Top15%)
个人博客

https://www.bianzw.cn/（截止2020.4.1共237篇博文，已下线）

网站数据统计报表

项目经历

基于计算机视觉的辅助驾驶系统

由我完全实现

实现大体流程：

1. 前期：
  
  1.1 数据采集确保数据分布全部来自同一分布（这里是行车记录仪的录像）
  
  1.2 数据增强平移、旋转、翻转、椒盐噪声（Salt-and-pepper Noise）、高斯噪声（Gaussian Noise）等，由于涉及红绿灯颜色识别，不可采用改变颜色数值方式的数据增强策略。
  
  1.3 划分验证机-训练集-测试集
  
  1.4 评估人类表现水平，水平取参与评估人每个人的识别率、专家每个人识别率和专家小组识别率的最高值。
1. 中期：
  
  2.1 查阅文献尽可能选取几个较优网络或者做迁移学习，目的是尽可能提高效率和效果，加快收敛。
  
  2.2 如果可避免偏差大于训练集与验证集之间错误率的差值，专注于减小偏差；反之，就应该专注于减小方差。
  
  2.3 减少偏差：围绕增加隐藏层神经元个数和加深神经网络等方式做优化。减少方差：围绕获取更多训练数据（数据增强）、正则化、Dropout等方式做优化。
1. 后期：
  
  3.1 做误差分析。
  
  3.2 评估人类表现水平、当前准确率、方差和偏差的值，决定下一步优化方向。
  
  3.3 计算不同情况误预测占所有误预测的比例，决定是否有必要针对某一情况做优化。

论文：

topic：Driving Assistance System Based on Deep Learning and Traditional Vision

Abstract. Relevant technologies such as computer vision and artificial intelligence are cheaper and easier to implement than detection technologies implemented by hardware such as lidar and radar. Cars are equipped with advanced intelligent driving assistance systems to prevent or reduce traffic accidents. In this context, this paper will identify and analyze the most important traffic lights, vehicles, and lane lines in traffic. Based on ImageNet pre-training, SqueezeNet builds fine-tuned network recognition traffic lights. Aims to achieve an assisted driving system that integrates deep learning and traditional vision. The final model size is only 7.84MB, the recognition accuracy is as high as 94.95%, and the processing speed is 12.4ms / frame. The single-frame processing speed of recognizer of YOLO v3 trained vehicle and classifier of B-CNN trained vehicle is up to 24.47ms. Using computer vision and mathematical operations, image perspective transformation, and polynomial fitting to analyze lane lines has the advantage of reducing cost.

Keyword：Assisted driving ImageNet SqueezeNet YOLO v3 B-CNN

综合测评网站（信息化统计审核量化分，部署供学院使用）

共经历两次版本迭代：

版本一：我担任团队负责人，负责完全实现后端内容（基于Flask框架开发），并负责合并所有模块作最后项目部署和演示。共六人开发团队，使用由我搭建在个人服务器上SVN进行协作开发。

版本二：我担任团队负责人，负责完全实现前端内容及网站性能测试。共五人开发团队，担任队长，使用Git协作开发。

在线访问地址：学生界面(电脑版)

演示学生账号：2017416000

演示学生密码：1234560..

在线访问地址：管理员界面

演示管理员账号：admin

演示管理员密码：1234560..

软件结构见下图

蓝桥杯OnlineJudge搭建及维护

我负责OnlineJudge搭建及维护，协助老师编写题目和测试用例

已有521在校生使用
已有493道题目及我们生成的测试数据
针对蓝桥杯第三届、第四届、第五届和第六届C/C++组和Java组题目，协助老师编写题目答案和题目解析【查看题解】
协助老师组织寒假蓝桥杯训练，作为管理员身份将蓝桥杯题目出在我们的OnlineJudge平台，并设计出测试用例，供学生训练
在蓝桥杯寒假训练期间，接受学生反馈，历经一个月时间不断修复完善，满足了蓝桥杯训练要求。

在线地址：https://202.194.176.103/

程序竞赛协会网站

我负责全部前端内容和第一年的运维工作。

创办程序竞赛协会并担任2018届首届会长，负责协会运营、活动场地申请。
组织大一新生C语言培训，平均每场80人次，共组织三场，参与四场（换届后参与一次培训）。
开设算法讲堂活动，组织由高年级对低年级的算法培训，平均每场六十多人，共举办7期，主题分别为二分法、DFS、逆元与二次幂、并查集、AC自动机、排列组合和BFPRT（协会网站2018届含活动图片【访问协会网站】）。
以主讲人身份参与了多次六十人以上协会算法培训，提高了同学们对算法的热情。
组织举办两场面向软件学院同学的程序设计竞赛，参与人员总数超过一百五十人，搭建局域网OnlineJudge，四台学院计算机作服务器进行负载均衡。

在线地址：http://47.95.218.199:8080/PCA【具体见2018届内容】

综合能力

1 算法与数据结构

C++、Python熟练度最高，其次为java，熟练度较弱有R语言和C#语言
两年半的ACM训练期间，以图论为主，主要负责解决搜索问题、最短路问题、并查集问题、最小生成树问题、生成树问题、连通图问题、网络流问题、动态规划问题。在校期间参与复旦大学吴永辉副教授数论培训，了解绝大多数数论问题原理。
我的ACM算法知识图如下：

ACM训练题量400~500之间，训练过程笔记

http://doc.bianzw.cn/web/#/2?page_id=50

2 WEB方向

Java Web：SSM框架
Python Web：Flask框架
前端：掌握HTML＋CSS＋JS，能够使用前端Bootstrap、Element-UI和VUE框架，能够使用Jquery、ECharts和Anime.js等JS库，Animate.css
前端框架：Bootstrap、Element-UI和VUE，掌握Jquery、ECharts及常用JS库和CSS库使用。
Web服务器：apache
服务器：在Linux上运维
工具：宝塔

3 Linux

熟练Linux系统，以Ubuntu作为主系统使用两年（非虚拟机）。
熟练Linux服务器，已使用Linux服务器两年（腾讯云和阿里云）。熟悉域名、SSL、CDN加速等网站服务。
掌握MAC系统，半年使用经验。
以VIM为主编辑器，VIM个人配置文件一千多行，可用来编辑任何语言开发。

ubuntu开发环境

https://github.com/MrVBian/nvim

4 机器学习

掌握机器学习和深度学习基础知识，认真学完了吴恩达-斯坦福CS229机器学习课程和吴恩达-斯坦福CS230深度学习课程，并做了详细手写笔记，其中机器学习8页（只做了部分笔记），深度学习53页。
已了解部分常见网络结构及原理。例如卷积神经网络的LeNet、AlexNet、VGG、resNet、Inception网络和YOLO等常见网络。循环神经网络掌握GRU和LSTM等基础知识，没有具体项目实践经验。
能够进行数据处理和可视化：掌握matplotlib、pandas、seaborn和numpy等python库使用。
掌握计算机视觉库Opencv的C++开发和Python开发。【待填】
目前人工智能开发能使用Tensorsorflow、Caffe、Keras三个框架。

4.1机器学习和深度学习手写笔记：

http://doc.bianzw.cn/web/#/6?page_id=217

4.2机器学习和深度学习思维导图[内容全]

下载无损版思维导图

4.3Python数据处理与可视化

http://doc.bianzw.cn/web/#/8?page_id=224

5 PCL点云库笔记

https://github.com/MrVBian/PCLNotes

6 其它

版本控制：掌握SVN【查看笔记】和Git搭建和使用
熟练掌握的编辑器：Markdown、Office、VIM、Sublime
数据库：Mysql【笔记上】【笔记下】
容器：Docker
平面设计和三维建模：掌握以Photoshop和Maya（3D建模和动画）为主的设计软件，跟随老师学习过平面设计和三维动画课程，能够熟练操作大部分基础功能。

内心独白

我叫卞振伟，正在潜心修学，一边学习一边积累经验。我相信卧薪尝胆终有回报，虽然期间有很多的不容易，但是我都没有放弃过，学了这一行，就深深的喜欢上它。我喜欢一句话“冥冥中该来则来，无处可逃”。我喜欢上了与朋友熬夜奋斗，喜欢坐在电脑前敲代码，喜欢跟一堆程序员聊天。这辈子，我也逃不出去了，深深的陷了进来。

最后，非常感谢您能阅读到这里，因为我知道大家都很忙，即便如此您还是花了很多时间来阅读我的资料，可能还花了很多时间点开其它链接。我很荣幸您能够花费时间，付诸精力，来阅读这些东西，非常感谢您！

MrVBian/Introduction