个人简历

一名热爱计算机科学与科技创新的高中生。

一、速览

国家级/省级科创奖项 3
独立/主导开发 10+ 个项目
Github 累计 27 Stars(截至2026/7/10)

二、自我评价

对计算机及科创抱有浓厚兴趣,通过尝试创作一个个项目自学相关知识,熟练软硬件全栈技术

  • 学习上:通过宜昌市2024年拔尖人才贯通培养计划选拔招生考试 提前半年进入省重点高中学习。
    擅长自主学习与梳理,时间管理能力强,学科成绩位居创新实验班前列
  • 科创上:自学、了解和熟练软硬件全栈开发,拥有基本的创新思路开创+实用产品研发的能力
  • 思想上:身为共青团员,树立科技兴国理想,品行端正、尊师敬长,具备团队意识与交流能力

三、个人技术栈

嵌入式与物联网 (Embedded & IoT)

主控平台:ESP32 系列、STM32 系列、树莓派 (Raspberry Pi)
开发语言:C / C++、MicroPython
协议与外设:MQTT、TCP/UDP、HTTP/HTTPS、各类传感器接口与硬件驱动

硬件设计与制造 (Hardware Design & Fabrication)

PCB 设计:原理图设计与电路板绘制
结构与制造:3D 建模与打印、激光切割与雕刻

人工智能与算法 (AI & Computer Vision)

计算机视觉:YOLO 目标检测 (Ultralytics)
机器学习/大模型:Scikit-learn机器学习、Ollama部署与推理

软件与全栈开发 (Web & Full-Stack)

前端开发:Vue 3、UniApp、HTML/CSS/JavaScript
后端开发:Python + Flask
数据库:MySQL、SQLite

系统与开发工具 (System & DevOps)

运维与部署:Linux 系统管理、Docker 容器化部署、Nginx
网络技术:DHCP、NAT、端口转发/映射、DNS 解析与域名管理
版本控制与工具:Git / GitHub、Shell 脚本 (Bash)

(……)

四、部分获奖与荣誉

第39、40届湖北省青少年科技创新大赛 一等奖
2025全国青少年信息素养大赛总决赛 一等奖

五、代表项目

1. 基于自训练 AI 的 Mesh 自适应路由优化系统

简介
针对传统无线 Mesh 网络仅依赖信号强度、易受遮挡和负载波动影响的问题,我设计并实现了一套边缘智能路由方案。利用 OMNeT++ 生成 6959 条仿真数据,训练随机森林模型,并将其部署至 ESP32-C6 节点,实现实时推理与自主组网优化。同时完成了 3D 打印外壳、PCB 设计及整机集成,并搭建了基于 Flask + Vue 的云端监控平台,支持拓扑与节点状态可视化。
技术栈:OMNeT++, Scikit-learn, ESP32-C6, PCB设计, 3D打印, Flask, Vue3
成果

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2. ClarityAI —— 智能需求对齐工具

简介
这是一个通过多轮交互式对话帮助用户从模糊想法逐步明确为结构化项目需求的工具。用户只需描述大致意图,系统会引导提问,最终生成清晰的需求文档。
技术栈:Vue3, Python, Flask, SQLite, Docker
成果 (截至2026年7月10日)

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3. 智能共享单车系统(合作项目)

简介
一个完整的共享单车解决方案,包含 Android 用户端、智能车锁和后端管理平台。我负责全栈软件开发和嵌入式程序编写。
功能模块

  • Android 端:地图定位、扫码开锁、行程记录、用户中心
  • 智能锁:基于 ESP32,集成 GPS 定位和 MPU6050 姿态检测,支持事故报警(钉钉推送,10 秒内可取消)
  • 后端:Flask API + MySQL 数据库,提供日志审计
  • 管理大屏:Vue 实现,实时监控车辆状态
  • 部署:Docker 容器化
    技术栈:UniAPP, ESP32, GPS, MPU6050, Flask, MySQL, Vue3, Docker
    项目主页: www.ycxhl.top/archives/17

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4. 四轴无人机串口模拟遥控

简介
我创新性地使用树莓派模拟串行接收器,并通过网页界面进行飞行控制。该项目涵盖了从硬件设计到软件实现的完整流程,包括 PCB 制作、3D 建模打印、串口通信、传感器数据处理,以及 STM32 + 树莓派的联合调试和 PID 参数整定。
技术栈:PCB设计, 3D打印, STM32, 树莓派, 串口(UART), PID算法, 网页控制界面(HTML/JS)
亮点

  • 自主设计的遥控方案,成本低且可扩展性强。
  • 通过网页即可控制无人机姿态,操作直观。

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5. 教室管理助手 —— AI 课堂分析系统

简介
利用视觉识别分析课堂学生抬头率,并生成报告推送至教师钉钉。系统包含数据标注、模型训练、后端服务和前端展示。
功能流程

  1. 使用 LabelStudio 标注课堂监控图像。
  2. 训练 YOLO 模型检测学生头部姿态。
  3. 后端(Flask)处理视频流,计算抬头率曲线。
  4. 前端(Vue3)展示图表,并自动生成分析报告。
  5. 通过钉钉机器人推送报告给教师。
    技术栈:LabelStudio, Yolo, Python, Flask, MySQL, Vue3, Docker

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六、联系我

邮箱:3329932408@qq.com

GitHub:github.com/kazuky233

博客:ycxhl.top