UP简历 小U

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个人总结

作为一名充满激情和创新精神的多媒体开发工程师应届生,我熟练掌握C++/Java语言,具备扎实的音视频编解码与处理理论基础。在校期间,我通过多个项目实践,积累了丰富的多媒体应用开发经验,并对性能优化和系统稳定性有深入理解。我渴望将所学应用于实际产品,为realme在多媒体领域的技术创新贡献力量。

项目经历

基于FFmpeg的实时音视频播放器开发

个人项目

2023-03 - 2023-09
  • 项目背景:为深入理解音视频底层原理,自主设计并开发一款支持多种格式的实时音视频播放器。
  • 核心职责:
    • 负责选择和集成FFmpeg库,实现音视频的解封装、解码、同步和渲染。
    • 优化播放器性能,采用多线程技术实现视频帧和音频帧的并行处理,将延迟降低了30%
    • 设计并实现了音视频同步机制,确保播放流畅性,音画不同步率低于0.1%
    • 支持H.264H.265视频格式及AACMP3音频格式的播放。
  • 技术亮点:通过对FFmpeg的深入研究和实践,掌握了音视频处理的核心流程,包括编解码器上下文管理、数据包和帧的处理、渲染队列设计等。
  • 项目成果:成功开发出功能完善、性能稳定的播放器原型,为后续多媒体应用开发奠定了坚实基础。

AI视频超分辨率算法优化与部署

校级科研项目

2022-07 - 2023-01
  • 项目背景:参与校级科研项目,致力于提升低分辨率视频的视觉质量,以满足高清显示需求。
  • 核心职责:
    • 负责调研和评估主流的深度学习超分辨率算法(如SRCNN、EDSR、ESRGAN),并选择ESRGAN作为基础模型。
    • 对选定模型进行性能优化,通过剪枝和量化技术,将模型推理速度提升了25%,同时保持图像质量无明显下降。
    • 利用TensorRT进行模型部署,将推理延迟降低至10ms以内,满足实时处理要求。
    • 在公开数据集上进行测试,超分辨率后的视频PSNR提升了2.5dBSSIM提升了0.08
  • 技术亮点:深入理解深度学习模型优化和部署流程,掌握了PyTorchTensorFlow等深度学习框架,以及CUDA编程。
  • 项目成果:成功将AI超分辨率技术应用于实际视频流,显著提升了低分辨率视频的视觉体验,为多媒体内容增强提供了解决方案。

教育背景

电子科技大学

硕士 · 电子信息工程

2021-09 - 2024-06

电子科技大学

本科 · 通信工程

2017-09 - 2021-06

技能专长

编程语言

C++ · Java · Python

多媒体技术

FFmpeg · WebRTC · OpenCV · 音视频编解码 · 实时传输

操作系统

Linux · Android

开发工具

Git · CMake · GDB · Visual Studio Code

深度学习

PyTorch · TensorFlow · 模型优化 · 模型部署

程序员简历进阶2025/8/26

realme多媒体开发工程师应届生简历范文

多媒体开发工程师 科技行业 应届生

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