Projekte
Arbeiten, die ich ausführlich beschreiben kann: mit Architektur und Ergebnissen statt eines Screenshots. Jede hat eine eigene Seite.
Vergleichendes System zur Objekterkennung
Ein Bild, zwei Machine-Learning-Ökosysteme, eine Antwort im selben Format.
Meine Masterarbeit. Dasselbe Bild läuft durch ein YOLOv8m-Modell in Python und ein ML.NET-Modell in .NET. Beide liegen hinter einem Gateway, das immer im selben Format antwortet, sodass ein einziges React-Frontend beide Ergebnisse darstellt. Nach der Neuannotation des Datensatzes erreichte YOLOv8m 0,916 mAP@0.5, ML.NET 0,748.
0,916mAP@0.5 für YOLOv8m, gegenüber 0,748 bei ML.NET
Ausführlich lesenFrontendGatewayPython-Service.NET-Service
Encryptix
Drei Verschlüsselungsverfahren hinter einem Service und ein Hash an beiden Enden als Beweis, dass die Datei unverändert zurückkommt.
Meine Bachelorarbeit. Ein Desktop-Client übergibt einen ganzen Ordner an einen WCF-Service, der jede Datei mit AES, RC6 oder XXTEA verschlüsselt. RC6 und XXTEA habe ich nach ihrer Spezifikation selbst implementiert, statt sie aus einer Bibliothek zu übernehmen. Vor und nach jedem Durchgang wird ein SHA-512-Hash festgehalten, damit sich nachweisen lässt, dass der Hin- und Rückweg verlustfrei war. Parallel verarbeitet, dauerte ein Durchgang über 150 Dateien 44,16 statt 68,91 Sekunden.
44,16 s150 Dateien parallel, statt 68,91 s
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Network Traffic Analyzer
Ein Mitschnitt, einmal gelesen, und zwölf Fragen an jedes Paket darin.
Eine Seminararbeit über die Analyse von Netzwerkverkehr, mit einer Desktop-Anwendung als praktischem Teil. Die Anwendung öffnet einen .pcapng-Mitschnitt über Pyshark, geht jedes Paket Schicht für Schicht durch und zeigt in einem aufklappbaren Baum, was jedes Protokoll enthält, etwa HTTP-Header, DNS-Anfragen, TCP-Flags und FTP-Zugangsdaten. Dazu kommt ein Diagramm der Protokollverteilung.
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Easy Breathe
Serbiens öffentliche Pollenmessungen, gefiltert auf das, was eine einzelne Person wissen muss.
Eine mobile App auf Basis offener Verwaltungsdaten. Serbiens Umweltagentur veröffentlicht Pollenmessungen von Stationen im ganzen Land. Die App spiegelt sie nach Zeitplan in eine eigene Datenbank und filtert sie auf die Allergene, die eine Person ausgewählt hat, in einem Radius, den sie selbst festlegt. Die Ergebnisse erscheinen auf einer Karte, nach Konzentrationsstufen geordnet, und als Push-Nachricht, wenn eine Stufe steigt.
Ausführlich lesenMobile AppAPI