Le blog personnel d'un lycéen

CV

Un lycéen passionné par l'informatique et l'innovation technologique.

I. Aperçu

Prix d'innovation scientifique et technologique national/provincial 3 项
Développement indépendant/en tant que responsable 10+ projets
Cumul GitHub 27 étoiles(au 2026/7/10)

II. Auto-évaluation

Fort intérêt pour l'informatique et l'innovation technologique, apprentissage autodidacte des connaissances pertinentes à travers la création de projets, maîtrise des technologies full-stack matérielles et logicielles

  • Sur le plan scolaire : via le programme 2024 de la ville de YichangProgramme de formation continue pour talents d'éliteExamen d'admission Six mois à l'avanceAdmission dans un lycée clé de la province.
    Bon àApprentissage autonome et organisation, forte capacité de gestion du temps, classé parmi les premiers de la classe expérimentale d'innovation
  • Sur le plan de l'innovation technologique :Autodidacte, compréhension et maîtriseMatériel et logicielDéveloppement full-stack, possède les basesCréation de pistes innovantes + développement de produits pratiquescapacité
  • Sur le plan idéologique : en tant que membre de la Ligue de la jeunesse communiste, cultivel'idéal de revitaliser la nation par la science et la technologie, conduite irréprochable, respect des enseignants et des aînés, possèdeEsprit d'équipe et capacité de communication

III. Stack technique personnelle

Embarqué et IoT (Embedded & IoT)

Plateformes principales : série ESP32, série STM32, Raspberry Pi
Langages de développement : C / C++, MicroPython
Protocoles et périphériques : MQTT, TCP/UDP, HTTP/HTTPS, diverses interfaces de capteurs et pilotes matériels

Conception et fabrication matérielle (Hardware Design & Fabrication)

Conception PCB : conception de schémas et dessin de circuits imprimés
Structure et fabrication : modélisation et impression 3D, découpe et gravure laser

Intelligence artificielle et algorithmes (AI & Computer Vision)

Vision par ordinateur : détection d'objets YOLO (Ultralytics)
Apprentissage automatique/grands modèles : apprentissage automatique Scikit-learn, déploiement et inférence Ollama

Logiciel et développement full-stack (Web & Full-Stack)

Développement front-end : Vue 3, UniApp, HTML/CSS/JavaScript
Développement back-end : Python + Flask
Bases de données : MySQL, SQLite

Système et outils de développement (System & DevOps)

Exploitation et déploiement : administration Linux, déploiement conteneurisé Docker, Nginx
Technologies réseau : DHCP, NAT, redirection/mappage de ports, résolution DNS et gestion de noms de domaine
Contrôle de version et outils : Git / GitHub, scripts Shell (Bash)

(……)

IV. Quelques prix et distinctions

39e et 40e Concours provincial de la jeunesse pour l'innovation scientifique et technologique du Hubei — Premier prix
2025 Concours national d'alphabétisation informationnelle pour les jeunes - Finale nationale, Premier prix

V. Projets représentatifs

Système d'optimisation de routage adaptatif Mesh basé sur une IA auto-entraînée

Introduction
Face au problème des réseaux Mesh sans fil traditionnels qui dépendent uniquement de l'intensité du signal et sont facilement affectés par les obstructions et les fluctuations de charge, j'ai conçu et implémenté une solution de routage intelligent en périphérie. En utilisant OMNeT++ pour générer 6959 ensembles de données de simulation, j'ai entraîné un modèle de forêt aléatoire et l'ai déployé sur des nœuds ESP32-C6 pour réaliser une inférence en temps réel et une optimisation autonome du réseau. J'ai également réalisé un boîtier imprimé en 3D, la conception de PCB et l'intégration complète du système, ainsi qu'une plateforme de surveillance cloud basée sur Flask + Vue, prenant en charge la visualisation de la topologie et de l'état des nœuds.
Stack technique: OMNeT++, Scikit-learn, ESP32-C6, Conception PCB, Impression 3D, Flask, Vue3
Résultats

ClarityAI —— Outil intelligent d'alignement des besoins

Introduction
Il s'agit d'un outil qui aide les utilisateurs à passer progressivement d'idées floues à des besoins de projet structurés grâce à un dialogue interactif en plusieurs tours. L'utilisateur n'a qu'à décrire son intention générale, le système guide les questions et génère finalement un document de besoins clair.
Stack technique: Vue3, Python, Flask, SQLite, Docker
Résultats (En date du 10 juillet 2026)

  • GitHub a obtenu 27 Stars
  • Vidéo Bilibili 3,5w de vues, 1674 likes, 1567 favoris
  • Les enregistrements côté serveur montrent une utilisation quotidienne par les utilisateurs, avec un total de 909 tours de conversation
    Liens
  • Page d'accueil du projet :www.ycxhl.top/archives/20
  • GitHub :Dépôt frontend Dépôt backend

Système intelligent de vélos en libre-service (projet collaboratif)

Introduction
Une solution complète de vélos en libre-service, comprenant une application Android utilisateur, des serrures intelligentes et une plateforme de gestion backend. Je suis responsable du développement logiciel full-stack et de la programmation embarquée.
Modules fonctionnels

  • Côté Android: Localisation cartographique, déverrouillage par scan, historique des trajets, centre utilisateur
  • Serrure intelligente: Basée sur ESP32, intégrant la localisation GPS et la détection d'attitude MPU6050, prenant en charge l'alarme d'accident (notification DingTalk, annulable dans les 10 secondes)
  • Backend: API Flask + base de données MySQL, fournissant un audit des journaux
  • Grand écran de gestion: Implémenté en Vue, surveillance en temps réel de l'état des véhicules
  • Déploiement: Conteneurisation Docker
    Stack technique: UniAPP, ESP32, GPS, MPU6050, Flask, MySQL, Vue3, Docker
    Page d'accueil du projet: www.ycxhl.top/archives/17

Télécommande simulée par port série pour drone quadrirotor

Introduction
J'ai innové en utilisant un Raspberry Pi pour simuler un récepteur série et en contrôlant le vol via une interface web. Ce projet couvre l'ensemble du processus, de la conception matérielle à la mise en œuvre logicielle, incluant la fabrication de PCB, la modélisation et l'impression 3D, la communication série, le traitement des données des capteurs, ainsi que le débogage conjoint STM32 + Raspberry Pi et le réglage des paramètres PID.
Stack technique: Conception PCB, Impression 3D, STM32, Raspberry Pi, Port série (UART), Algorithme PID, Interface de contrôle web (HTML/JS)
Points forts

  • Solution de télécommande conçue de manière autonome, à faible coût et fortement extensible.
  • Contrôle de l'attitude du drone via une page web, opération intuitive.

Assistant de gestion de classe —— Système d'analyse de classe par IA

Introduction
Utilise la reconnaissance visuelle pour analyser le taux de tête levée des élèves en classe et génère des rapports envoyés aux enseignants via DingTalk. Le système comprend l'annotation de données, l'entraînement de modèles, les services backend et l'affichage frontend.
Flux fonctionnel

  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。
    Stack technique：LabelStudio, Yolo, Python, Flask, MySQL, Vue3, Docker

六、联系我

邮箱：3329932408@qq.com

GitHub :github.com/kazuky233

博客：ycxhl.top