El blog personal de un estudiante de secundaria

Currículum vitae

Un estudiante de secundaria apasionado por la informática y la innovación tecnológica.

I. Resumen

Premios nacionales/provinciales de innovación tecnológica 3 项
Desarrollo independiente/liderado 10+ proyectos
Github acumulado 27 Estrellas(hasta 2026/7/10)

II. Autoevaluación

Gran interés por la informática y la innovación tecnológica, aprendiendo conocimientos relacionados de forma autodidacta mediante la creación de proyectos, con dominio de tecnología full-stack de software y hardware

  • En el ámbito académico: mediante el programa de Yichang 2024Programa de Formación Continua para Talentos SobresalientesExamen de admisión medio año antesingresó a una escuela secundaria clave provincial.
    Destaca enaprendizaje autónomo y organización, gran capacidad de gestión del tiempo, con calificaciones entre las mejores de la clase experimental de innovación
  • En innovación tecnológica:Autoaprendizaje, comprensión y dominio desoftware y hardwaredesarrollo full-stack, posee capacidad básica decreación de ideas innovadoras + desarrollo de productos prácticosla capacidad de
  • En el ámbito ideológico: como miembro de la Liga de la Juventud Comunista, estableceel ideal de fortalecer la nación mediante la tecnología, conducta íntegra, respeto hacia maestros y mayores, poseeconciencia de equipo y capacidad de comunicación

III. Stack tecnológico personal

Embebidos e IoT (Embedded & IoT)

Plataformas principales: serie ESP32, serie STM32, Raspberry Pi
Lenguajes de desarrollo: C / C++, MicroPython
Protocolos y periféricos: MQTT, TCP/UDP, HTTP/HTTPS, diversas interfaces de sensores y controladores de hardware

Diseño y fabricación de hardware (Hardware Design & Fabrication)

Diseño de PCB: diseño de esquemáticos y trazado de placas de circuito
Estructura y fabricación: modelado e impresión 3D, corte y grabado láser

Inteligencia artificial y algoritmos (AI & Computer Vision)

Visión por computadora: detección de objetos YOLO (Ultralytics)
Aprendizaje automático/modelos grandes: aprendizaje automático con Scikit-learn, despliegue e inferencia con Ollama

Software y desarrollo full-stack (Web & Full-Stack)

Desarrollo frontend: Vue 3, UniApp, HTML/CSS/JavaScript
Desarrollo backend: Python + Flask
Bases de datos: MySQL, SQLite

Sistemas y herramientas de desarrollo (System & DevOps)

Operaciones y despliegue: administración de sistemas Linux, despliegue con contenedores Docker, Nginx
Tecnologías de red: DHCP, NAT, reenvío/mapeo de puertos, resolución DNS y gestión de dominios
Control de versiones y herramientas: Git / GitHub, scripts de Shell (Bash)

(……)

IV. Algunos premios y honores

º y 40.º Concurso de Innovación Científica y Tecnológica para Adolescentes de la Provincia de Hubei — Primer Premio
Final Nacional del Concurso Nacional de Alfabetización Informacional para Adolescentes 2025 — Primer Premio

V. Proyectos representativos

Sistema de optimización de enrutamiento adaptativo para Mesh basado en IA con autoentrenamiento

Introducción
Para abordar el problema de que las redes Mesh inalámbricas tradicionales dependen únicamente de la intensidad de la señal y son susceptibles a obstrucciones y fluctuaciones de carga, diseñé e implementé una solución de enrutamiento inteligente en el borde. Utilicé OMNeT++ para generar 6959 registros de datos de simulación, entrené un modelo de bosque aleatorio y lo desplegué en nodos ESP32-C6 para lograr inferencia en tiempo real y optimización autónoma de la red. Además, completé la carcasa impresa en 3D, el diseño de PCB y la integración del equipo completo, y construí una plataforma de monitoreo en la nube basada en Flask + Vue que permite la visualización de la topología y el estado de los nodos.
Stack tecnológico: OMNeT++, Scikit-learn, ESP32-C6, diseño de PCB, impresión 3D, Flask, Vue3
Resultados

ClarityAI —— Herramienta inteligente de alineación de requisitos

Introducción
Esta es una herramienta que, mediante diálogos interactivos de múltiples rondas, ayuda a los usuarios a pasar gradualmente de ideas vagas a requisitos de proyecto estructurados. El usuario solo necesita describir la intención general, y el sistema guiará las preguntas, generando finalmente un documento de requisitos claro.
Stack tecnológico: Vue3, Python, Flask, SQLite, Docker
Resultados (Hasta el 10 de julio de 2026)

  • GitHub alcanzó 27 Stars
  • El video en Bilibili alcanzó 3.5w de reproducciones, con 1674 me gusta y 1567 favoritos
  • Los registros del servidor muestran que los usuarios lo utilizan a diario, con un total acumulado de 909 rondas de conversación
    Enlaces
  • Página principal del proyecto:www.ycxhl.top/archives/20
  • GitHub:Repositorio frontend Repositorio backend

Sistema inteligente de bicicletas compartidas (proyecto colaborativo)

Introducción
Una solución completa de bicicletas compartidas que incluye la aplicación Android para usuarios, el candado inteligente y la plataforma de gestión backend. Yo me encargué del desarrollo full-stack del software y de la programación embebida.
Módulos funcionales

  • Lado Android: localización por mapa, desbloqueo mediante escaneo de código, registro de viajes, centro de usuario
  • Candado inteligente: basado en ESP32, integra posicionamiento GPS y detección de actitud con MPU6050, admite alarma de accidentes (notificación push vía DingTalk, cancelable en 10 segundos)
  • Backend: API Flask + base de datos MySQL, proporciona auditoría de registros
  • Pantalla de gestión: implementada con Vue, monitorea el estado de los vehículos en tiempo real
  • Despliegue: contenedorización con Docker
    Stack tecnológico: UniAPP, ESP32, GPS, MPU6050, Flask, MySQL, Vue3, Docker
    Página principal del proyecto: www.ycxhl.top/archives/17

Control remoto por simulación de puerto serie para dron cuadricóptero

Introducción
De manera innovadora, utilicé una Raspberry Pi para simular un receptor serie y controlar el vuelo a través de una interfaz web. Este proyecto abarca el flujo completo desde el diseño de hardware hasta la implementación de software, incluyendo la fabricación de PCB, el modelado e impresión 3D, la comunicación por puerto serie, el procesamiento de datos de sensores, así como la depuración conjunta de STM32 + Raspberry Pi y la sintonización de parámetros PID.
Stack tecnológico: diseño de PCB, impresión 3D, STM32, Raspberry Pi, puerto serie (UART), algoritmo PID, interfaz web de control (HTML/JS)
Puntos destacados

  • Esquema de control remoto de diseño propio, de bajo costo y alta escalabilidad.
  • Permite controlar la actitud del dron a través de una página web, con una operación intuitiva.

Asistente de gestión del aula —— Sistema de análisis de clase con IA

Introducción
Utilizar el reconocimiento visual para analizar la tasa de levantar la cabeza de los estudiantes en clase y generar informes que se envían al DingTalk del profesor. El sistema incluye etiquetado de datos, entrenamiento de modelos, servicio backend y visualización frontend.
Flujo funcional

  1. Usar LabelStudio para etiquetar imágenes de vigilancia del aula.
  2. Entrenar el modelo YOLO para detectar la postura de la cabeza de los estudiantes.
  3. El backend (Flask) procesa el flujo de video y calcula la curva de tasa de levantar la cabeza.
  4. El frontend (Vue3) muestra gráficos y genera automáticamente informes de análisis.
  5. Enviar informes al profesor mediante el robot de DingTalk.
    Stack tecnológico:LabelStudio, Yolo, Python, Flask, MySQL, Vue3, Docker

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