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🌹我的智商堪比一条边牧🌹

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深夜的海边，浪声没停过，但你不觉得吵…

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Technical Skills

💻 编程语言 (Programming Languages) | ★★★★★

• Python: 主力语言。涵盖深度学习训练、视觉算法开发、ROS 2 节点编写、自动化脚本与框架搭建，具备大量生产级项目经验
• C / C++: 在帧率瓶颈场景下使用，用于高性能视觉检测（如 RoboMaster 装甲板识别 + PnP 解算）与边缘端推理加速
• Rust: 积极跟进中，面向内存安全与高性能的系统级应用开发

🖥️ 操作系统与工程化 (OS & Engineering) | ★★★★★

• 操作系统: 熟练在 Linux (Ubuntu)、macOS、Windows 环境下进行跨平台开发与部署，使用 Docker 进行容器化训练与服务部署
• 开发工具: VSCode 主力开发，熟练掌握 Git 版本控制、Shell 工作流、uv/pixi 等现代 Python 工具链
• 工程规范: 注重模块化架构设计、清晰的项目文档（设计文档、架构图、FAQ）、规范的代码风格（ruff/pyright），热衷于打磨可复用框架

🤖 具身智能与机械臂工程 (Embodied AI & Robotic Arm) | ★★★★☆

• 系统落地: 独立完成 VLM 驱动的机械臂具身智能系统，跑通完整闭环（自然语言 → VLM 解析 → 视觉跟踪 → 深度投影 → 运动控制 → 抓取执行）
• 硬件平台: UR5（RTDE 500Hz 笛卡尔控制）、Robotiq 2F-140 夹爪（Modbus 串口）、Azure Kinect DK（RGB-D）、达妙/Piper 机械臂
• 运动控制: 掌握机械臂运控原理，熟悉 RTDE 直控、轨迹插补（Ruckig）、笛卡尔空间规划，不依赖 MoveIt 实现灵活控制
• 空间感知: 深入理解坐标系变换、手眼标定（Tsai/Navy/Park 三种算法自实现）、PnP 位姿解算，认为这是具身智能的基石
• 多传感融合: RGB-D 视觉 + IMU + 机械臂本体感知的多源融合，结合 EKF 实现鲁棒状态估计

🧠 视觉算法与模型部署 (Vision Algorithm & Deployment) | ★★★★☆

• 核心框架: PyTorch
• 目标检测与跟踪: YOLO 系列（检测/Pose）、CSRT/KCF 跟踪器、MixFormerV2、OsTrack，具备从训练到部署的完整经验