业务和功能介绍
业务介绍：
建筑工地依靠人工巡检监控工人安全帽佩戴情况，人工监管容易疲劳漏检。本项目使用YOLOv5目标检测算法，自动识别画面工人安全帽佩戴状态，辅助工地安全监管，减少安全事故隐患。
功能介绍：
1. 对图片、视频进行目标检测，标记人员与安全帽检测框；
2. 识别佩戴安全帽、未佩戴安全帽两类目标，输出类别和置信度；
3. 数据集制作、模型训练、模型指标评估；
4. 支持图片、视频批量推理，输出带检测框的可视化结果。
建筑工地依靠人工巡检监控工人安全帽佩戴情况，人工监管容易疲劳漏检。本项目使用YOLOv5目标检测算法，自动识别画面工人安全帽佩戴状态，辅助工地安全监管，减少安全事故隐患。
功能介绍：
1. 对图片、视频进行目标检测，标记人员与安全帽检测框；
2. 识别佩戴安全帽、未佩戴安全帽两类目标，输出类别和置信度；
3. 数据集制作、模型训练、模型指标评估；
4. 支持图片、视频批量推理，输出带检测框的可视化结果。
项目实现
1. 采用安全帽公开数据集，LabelImg完成目标标注，构建YOLOv5格式数据集；
2. 划分训练集、验证集，编写数据集yaml配置；
3. AutoDL云GPU运行train.py，加载yolov5s预训练权重完成模型训练；
4. 训练迭代过程自动验证，保存最优权重best.pt；
5. 执行val.py脚本，获取mAP、Precision、Recall评估模型性能；
6. 通过detect.py脚本完成图片、视频推理，输出安全帽佩戴检测结果。
2. 划分训练集、验证集，编写数据集yaml配置；
3. AutoDL云GPU运行train.py，加载yolov5s预训练权重完成模型训练；
4. 训练迭代过程自动验证，保存最优权重best.pt；
5. 执行val.py脚本，获取mAP、Precision、Recall评估模型性能；
6. 通过detect.py脚本完成图片、视频推理，输出安全帽佩戴检测结果。
示例图片视频
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单机键值存储引擎-kvs-system
项目地址：https://github.com/thedevplus/kvs-system
1、立项背景和目标
基于PingCap的Practical Networked Applications in Rust，使用 Rust 从零实现一个高性能日志结构键值存储系统。目标是深入掌握存储引擎设计（Bitcask 模式）、并发线程池架构、自定义网络协议与性能调优等系统编程核心能力，并通过 Criterion 基准测试与 Sled 等生产级引擎横向对比，验证自研方案的吞吐表现。
2、软件功能、核心功能模块
- Bitcask 存储引擎 （src/kvs.rs）：追加写日志 + 内存 HashMap 索引，1 MiB 段轮转，O(1) 点读取经 read_at 定位，后台压缩线程按陈旧条目阈值触发，原子替换索引，WAL。
- 可插拔线程池 （src/thread_pool.rs）：统一 spawn API，三种后端——Naive（一任务一线程）、SharedQueue（定长 worker + crossbeam 通道，含 catch_unwind 容错）、Rayon（工作窃取，第三方对比库）。
- 自定义 TCP 线协议 （src/protocol.rs）：2 字符 opcode + 双 tab 分隔的行帧格式，手写 Serde 序列化/反序列化，Set/Get 共用 value 帧，错误码内联消息。
- 客户端连接池 （src/client.rs）：预建立多条长连接，AtomicUsize 轮询分配请求，读写半分离避免锁竞争，双包 Sd 实现优雅关闭。
- CLI 与库双模式 ：支持命令行（kvs-client/kvs-server）和 Rust 库两种调用方式。
3、业务流程、功能路径描述
- 写入路径 ：客户端构造 ClientArgs → 协议层序列化为 st 帧 → 连接池原子轮询选连接写入 → 服务端线程池 spawn 处理 → 追加写日志段 + 更新内存索引 → 返回成功响应。
- 读取路径 ：客户端发送 gt 帧 → 服务端查询 HashMap 获取 KvPointer{log,pos,sz} → read_at 精确定位读取 → 命中返回值 / 未命中返回 Gn。
- 压缩路径 ：后台线程监测陈旧条目达 1000 → 重写活跃记录到新段 → 写锁下原子替换索引 → 两级反压（yield_now + sleep）防止写饥饿。
- 关闭路径 ：客户端发 Sd 到池连接置 exit_status 标志 → 再经新 TcpStream::connect 发 Sd 唤醒阻塞的 accept 循环 → 服务端优雅退出。
大众点评开发
1.1 立项背景
大众点评由张涛于2003年4月在上海创立。立项的背景主要有以下几个方面：
时代背景：2003年正值移动互联网开始兴起之际，人们希望能够更方便、更智能地获取餐饮消费等信息。同时，自2003年以来，每年的政府工作报告都明确表示要“扩大内需、刺激消费”，生活服务领域迎来了巨大的发展机遇。
用户痛点：2003—2004年，在上海众多餐馆中寻找合适的就餐地点是一件困难的事情，缺少有效的信息获取渠道。消费者需要一种能够便捷获取本地生活服务商家信息、消费评价的途径。
灵感来源：大众点评受美国《查氏餐馆评鉴》和欧洲《米其林餐饮指南》的启发，结合Web2.0理念而建，初期以餐饮点评信息聚合为核心业务。
1.2 发展目标
大众点评的愿景是“帮助用户找到、发现并体验真实世界的美好”。作为美团公司旗下聚焦本地生活吃喝玩乐的消费方式分享平台，大众点评帮助用户探索和发现城市内外的精彩好去处。
从业务发展来看，平台经历了几个关键阶段：
早期探索（2003年起） ：以餐饮点评信息聚合为核心，逐步构建用户评价体系
稳步提升：业务从单纯的餐饮搜索拓展至“吃喝玩乐”全品类，为城市白领提供本地生活服务发表评论、分享信息的平台
合并发展（2015年） ：与美团合并，融入新美大商业版图
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