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Liittynyt marraskuuta 20, 2013
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Junior U.

@junior100507

 5,0 (2 arvostelua)
2,0
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100%
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Maan PERU lippu
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Computer Science Programmer

Soy un programador practico, desarrollo programas y algoritmos a bajo nivel en c/c++/c++14, tengo conocimientos en desarrollo de paginas web y aplicaciones moviles y web, experto FRONTEND angular y react, experto desarrollador en BACKEND en python(django), php(larabel,wordpress), js(node, sails), tambien experto en tegnologias de bases de datos, relacionales(mysql, postgresql, sql server) y no relaciones(mongodb, couchdb, neo4j, hbase). Todos los proyectos los desarrollo usando procesos ágiles(scrum).
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1049096
Esta hecho en c++ con qtcreator la libreria CImg, torch3vision y dot para los graficos finales, contiene 3 metodos iniciales para sacar el vector caracteristico de la imagen, usar histogramas, haar wavelet o gabor wavelet, para poder comparar la diferencia entre dos imagenes se puede usar distancia euclideana o manhatan(la euclideana dio mejores resultados), y para la clasificacion se puede usar kmeans o un minimum spaning tree(PRIM para este caso optimizado con un fibonacy heaps), finalmente para mostrar se usa dot para graficar los grafos; como entrada se uso una base de datos de imagenes llamada face 94, todo el codigo esta optimizado con hebras del tipo pragma para poder realizar los procesos mas rapidos, algunos resultados son las imagenes.
Clusterizacion de Imagenes por contenido(rostros)
Esta hecho en c++ con qtcreator la libreria CImg, torch3vision y dot para los graficos finales, contiene 3 metodos iniciales para sacar el vector caracteristico de la imagen, usar histogramas, haar wavelet o gabor wavelet, para poder comparar la diferencia entre dos imagenes se puede usar distancia euclideana o manhatan(la euclideana dio mejores resultados), y para la clasificacion se puede usar kmeans o un minimum spaning tree(PRIM para este caso optimizado con un fibonacy heaps), finalmente para mostrar se usa dot para graficar los grafos; como entrada se uso una base de datos de imagenes llamada face 94, todo el codigo esta optimizado con hebras del tipo pragma para poder realizar los procesos mas rapidos, algunos resultados son las imagenes.
Clusterizacion de Imagenes por contenido(rostros)
Esta hecho en c++ con qtcreator la libreria CImg, torch3vision y dot para los graficos finales, contiene 3 metodos iniciales para sacar el vector caracteristico de la imagen, usar histogramas, haar wavelet o gabor wavelet, para poder comparar la diferencia entre dos imagenes se puede usar distancia euclideana o manhatan(la euclideana dio mejores resultados), y para la clasificacion se puede usar kmeans o un minimum spaning tree(PRIM para este caso optimizado con un fibonacy heaps), finalmente para mostrar se usa dot para graficar los grafos; como entrada se uso una base de datos de imagenes llamada face 94, todo el codigo esta optimizado con hebras del tipo pragma para poder realizar los procesos mas rapidos, algunos resultados son las imagenes.
Clusterizacion de Imagenes por contenido(rostros)
Esta hecho en c++ con qtcreator la libreria CImg, torch3vision y dot para los graficos finales, contiene 3 metodos iniciales para sacar el vector caracteristico de la imagen, usar histogramas, haar wavelet o gabor wavelet, para poder comparar la diferencia entre dos imagenes se puede usar distancia euclideana o manhatan(la euclideana dio mejores resultados), y para la clasificacion se puede usar kmeans o un minimum spaning tree(PRIM para este caso optimizado con un fibonacy heaps), finalmente para mostrar se usa dot para graficar los grafos; como entrada se uso una base de datos de imagenes llamada face 94, todo el codigo esta optimizado con hebras del tipo pragma para poder realizar los procesos mas rapidos, algunos resultados son las imagenes.
Clusterizacion de Imagenes por contenido(rostros)
Esta hecho en c++ con qtcreator la libreria CImg, torch3vision y dot para los graficos finales, contiene 3 metodos iniciales para sacar el vector caracteristico de la imagen, usar histogramas, haar wavelet o gabor wavelet, para poder comparar la diferencia entre dos imagenes se puede usar distancia euclideana o manhatan(la euclideana dio mejores resultados), y para la clasificacion se puede usar kmeans o un minimum spaning tree(PRIM para este caso optimizado con un fibonacy heaps), finalmente para mostrar se usa dot para graficar los grafos; como entrada se uso una base de datos de imagenes llamada face 94, todo el codigo esta optimizado con hebras del tipo pragma para poder realizar los procesos mas rapidos, algunos resultados son las imagenes.
Clusterizacion de Imagenes por contenido(rostros)
1048945
La simluacion esta hecha usando webgl(three.js) y la api del mapa de google, se tienen ambas vistas, la base de datos es postgis q es una base de datos espacial para postgresql, el backend esta hecho en java, es donde se realiza el analisis y se consideran valvulas y presas simulando q tienen sensores para poder regular la fuerza del agua, tambien si es necesario cerrar alguna valvula en caso de ruptura para arreglar la tuberia rota, esto se hace usando un k-d-tree, la parte del frontend 3d es webgl y es un editor en 3d de tal manera se pueden agregar tuberias, presas, tomas de agua, valvulas, etc, es un pensamiento a futuro y aun se le pueden agregar mas cosas, por ello se investigo estructuras de datos, y webgl.
simulacion web de tuberias de agua en mapa en 3D
La simluacion esta hecha usando webgl(three.js) y la api del mapa de google, se tienen ambas vistas, la base de datos es postgis q es una base de datos espacial para postgresql, el backend esta hecho en java, es donde se realiza el analisis y se consideran valvulas y presas simulando q tienen sensores para poder regular la fuerza del agua, tambien si es necesario cerrar alguna valvula en caso de ruptura para arreglar la tuberia rota, esto se hace usando un k-d-tree, la parte del frontend 3d es webgl y es un editor en 3d de tal manera se pueden agregar tuberias, presas, tomas de agua, valvulas, etc, es un pensamiento a futuro y aun se le pueden agregar mas cosas, por ello se investigo estructuras de datos, y webgl.
simulacion web de tuberias de agua en mapa en 3D
1048575
esta hecho en c++11 usando opengl se compone por una arania y el campo q es una funcion, la arania se mueve en forma inteligente gracias a la logica difusa y es capaz de controlar por si misma su velocidad, la distancia y hacer movimientos para esquivar obstaculos
Simulacion de arania en 3D
959321
kmeans
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Esta hecho en c++ con qtcreator la libreria CImg, torch3vision y dot para los graficos finales, contiene 3 metodos iniciales para sacar el vector caracteristico de la imagen, usar histogramas, haar wavelet o gabor wavelet, para poder comparar la diferencia entre dos imagenes se puede usar distancia euclideana o manhatan(la euclideana dio mejores resultados), y para la clasificacion se puede usar kmeans o un minimum spaning tree(PRIM para este caso optimizado con un fibonacy heaps), finalmente para mostrar se usa dot para graficar los grafos; como entrada se uso una base de datos de imagenes llamada face 94, todo el codigo esta optimizado con hebras del tipo pragma para poder realizar los procesos mas rapidos, algunos resultados son las imagenes.
Clusterizacion de Imagenes por contenido(rostros)
Esta hecho en c++ con qtcreator la libreria CImg, torch3vision y dot para los graficos finales, contiene 3 metodos iniciales para sacar el vector caracteristico de la imagen, usar histogramas, haar wavelet o gabor wavelet, para poder comparar la diferencia entre dos imagenes se puede usar distancia euclideana o manhatan(la euclideana dio mejores resultados), y para la clasificacion se puede usar kmeans o un minimum spaning tree(PRIM para este caso optimizado con un fibonacy heaps), finalmente para mostrar se usa dot para graficar los grafos; como entrada se uso una base de datos de imagenes llamada face 94, todo el codigo esta optimizado con hebras del tipo pragma para poder realizar los procesos mas rapidos, algunos resultados son las imagenes.
Clusterizacion de Imagenes por contenido(rostros)
Esta hecho en c++ con qtcreator la libreria CImg, torch3vision y dot para los graficos finales, contiene 3 metodos iniciales para sacar el vector caracteristico de la imagen, usar histogramas, haar wavelet o gabor wavelet, para poder comparar la diferencia entre dos imagenes se puede usar distancia euclideana o manhatan(la euclideana dio mejores resultados), y para la clasificacion se puede usar kmeans o un minimum spaning tree(PRIM para este caso optimizado con un fibonacy heaps), finalmente para mostrar se usa dot para graficar los grafos; como entrada se uso una base de datos de imagenes llamada face 94, todo el codigo esta optimizado con hebras del tipo pragma para poder realizar los procesos mas rapidos, algunos resultados son las imagenes.
Clusterizacion de Imagenes por contenido(rostros)
Esta hecho en c++ con qtcreator la libreria CImg, torch3vision y dot para los graficos finales, contiene 3 metodos iniciales para sacar el vector caracteristico de la imagen, usar histogramas, haar wavelet o gabor wavelet, para poder comparar la diferencia entre dos imagenes se puede usar distancia euclideana o manhatan(la euclideana dio mejores resultados), y para la clasificacion se puede usar kmeans o un minimum spaning tree(PRIM para este caso optimizado con un fibonacy heaps), finalmente para mostrar se usa dot para graficar los grafos; como entrada se uso una base de datos de imagenes llamada face 94, todo el codigo esta optimizado con hebras del tipo pragma para poder realizar los procesos mas rapidos, algunos resultados son las imagenes.
Clusterizacion de Imagenes por contenido(rostros)
Esta hecho en c++ con qtcreator la libreria CImg, torch3vision y dot para los graficos finales, contiene 3 metodos iniciales para sacar el vector caracteristico de la imagen, usar histogramas, haar wavelet o gabor wavelet, para poder comparar la diferencia entre dos imagenes se puede usar distancia euclideana o manhatan(la euclideana dio mejores resultados), y para la clasificacion se puede usar kmeans o un minimum spaning tree(PRIM para este caso optimizado con un fibonacy heaps), finalmente para mostrar se usa dot para graficar los grafos; como entrada se uso una base de datos de imagenes llamada face 94, todo el codigo esta optimizado con hebras del tipo pragma para poder realizar los procesos mas rapidos, algunos resultados son las imagenes.
Clusterizacion de Imagenes por contenido(rostros)
1048945
La simluacion esta hecha usando webgl(three.js) y la api del mapa de google, se tienen ambas vistas, la base de datos es postgis q es una base de datos espacial para postgresql, el backend esta hecho en java, es donde se realiza el analisis y se consideran valvulas y presas simulando q tienen sensores para poder regular la fuerza del agua, tambien si es necesario cerrar alguna valvula en caso de ruptura para arreglar la tuberia rota, esto se hace usando un k-d-tree, la parte del frontend 3d es webgl y es un editor en 3d de tal manera se pueden agregar tuberias, presas, tomas de agua, valvulas, etc, es un pensamiento a futuro y aun se le pueden agregar mas cosas, por ello se investigo estructuras de datos, y webgl.
simulacion web de tuberias de agua en mapa en 3D
La simluacion esta hecha usando webgl(three.js) y la api del mapa de google, se tienen ambas vistas, la base de datos es postgis q es una base de datos espacial para postgresql, el backend esta hecho en java, es donde se realiza el analisis y se consideran valvulas y presas simulando q tienen sensores para poder regular la fuerza del agua, tambien si es necesario cerrar alguna valvula en caso de ruptura para arreglar la tuberia rota, esto se hace usando un k-d-tree, la parte del frontend 3d es webgl y es un editor en 3d de tal manera se pueden agregar tuberias, presas, tomas de agua, valvulas, etc, es un pensamiento a futuro y aun se le pueden agregar mas cosas, por ello se investigo estructuras de datos, y webgl.
simulacion web de tuberias de agua en mapa en 3D
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esta hecho en c++11 usando opengl se compone por una arania y el campo q es una funcion, la arania se mueve en forma inteligente gracias a la logica difusa y es capaz de controlar por si misma su velocidad, la distancia y hacer movimientos para esquivar obstaculos
Simulacion de arania en 3D
959321
kmeans

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$56,00 USD
Programas educativos con juegos
ya tiene mucho tiempo y no he recibido nada, he dejado mensajes para junior100507 pero no tengo respuesta, cual es el paso a seguir?
C Programming
Graphic Design
Software Architecture
N
Closed User
@ngodoyh
•
10 vuotta sitten
5,0
$28,00 USD
Proyecto privado 2
An excellent freelancer with a good command of the C programming language!!!!
C Programming
Software Architecture
Spanish Translator
A
Closed User
@Alfred34
•
10 vuotta sitten

Kokemus

programmer

freelancer
marrask. 2013 - Voimassa

Ingeniero TI

Rico Pollo SAC
huhtik. 2019 - helmik. 2020 (10 kuukautta, 1 )
Desarrollo de sistemas para gestión de recursos humanos usando c# (ASP), razor, react, jquery y sql server

Desarrollado Semi Senior

Hola Cliente
marrask. 2017 - marrask. 2018 (1 )
Desarrollo de aplicaciones móviles hibridas y nativas. Aplicativos Web en angularJS, angular5, react y php con codeigniter y laravel. Trabajo en ODOO 10, 11 y 12 con docker.

Koulutus

Computer Science

Universidad Nacional de San Agustín, Peru 2010 - 2016
(6 vuotta)

Pätevyydet

attended

“XXVI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERN AND IMAGES SIBGRAPI”, 2013
2013

collaborator

“XXVI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERN AND IMAGES SIBGRAPI”, 2013
2013

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