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我是陈勇

IoT 故障预测 & AI 全栈开发者

合肥信息技术职业学院 · 人工智能专业 · 大三
具备从深度学习模型训练到 Web 全栈工程部署的复合能力。

🏆 第 19 届计算机设计大赛
参赛作品:IndustrialMind
🎯 跨域故障诊断精度
99.22%(4 数据集泛化)
6 项省级以上奖项
物联网 / AI 视觉 / 互联网+
📚 独立完成 5+ 全栈项目
从算法到部署全链路交付
profile.md
陈勇
$ whoami 陈勇 / 20岁 / 安徽 / 合肥信息技术职业学院
$ major 人工智能专业 — 主修:机器学习 / Python / C语言 / AI理论
$ focus AI算法研究 + 全栈工程 + IoT嵌入式
$ projects IndustrialMind — 轴承故障诊断 99.22%
Legal RAG — 法律知识库问答系统
GreenDetect — YOLOv5 植物病害检测
$ status 可随时面试 / 寻找工作机会中
5+
完成项目
6
省级以上奖项
99.2%
最高模型精度
PyTorch FastAPI Vue 3 ResNet1D DANN YOLOv5 RAG Ollama STM32 微信小程序
向下探索

关于我

不只是代码——驱动这些项目的动力

🏆 荣誉奖项

1
安徽省高校物联网应用创新大赛
2025 年
省级一等奖
2
一带一路暨金砖国家技能大赛 — AI 视觉检测设计赛
2025 年
省级二等奖
3
安徽省大学生创新大赛(互联网+)
2025 年
银奖
4
中国大学生计算机设计大赛(4C 类)安徽省级赛
2025 年
省级三等奖
6
一带一路金砖国家技术创新赛
2026 年
国赛优胜奖

我是一名大学生开发者,专注于 AI 与物联网的交叉领域——让智能算法理解物理世界的信号。 过去一年里,我从零搭建了一套轴承故障诊断系统(IndustrialMind),在跨域泛化任务上达到了 99.22% 的精度; 同时也独立构建了一个完整的法律知识库问答系统(Legal RAG),处理了从向量检索到 SSE 流式输出的全链路工程问题。

我最享受的过程是 从实际问题出发、找到合适的技术方案、并把它做成真正可用的产品。 目前正在备战第 19 届中国大学生计算机设计大赛(参赛作品:IndustrialMind)。 对新事物保持好奇心,习惯阅读英文论文并复现其中的算法,擅长快速掌握新技术并应用到实际场景。

在校期间长期跟随导师进行科研项目开发,参与过物联网设备故障检测和多模态感知监测等课题。 除了技术研究,我也关注如何把复杂的技术方案用清晰的方式呈现出来。

项目经验

从算法研究到工程落地,每个项目都解决了一个实际问题

1
⚙️
核心项目 · AI+IoT纵深

IndustrialMind — IoT 设备故障预测与健康管理

核心难点:CWRU 与 HUST 轴承信号来自不同设备/采样率/工况,标准 DANN 无监督仅 41%

0%
跨域精度
0
源域数据集
0M
最大参数量
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技术实现

核心算法:基于 PyTorch 实现 ResNet1D (3.9M参数) 一维残差网络,采用 DANN / CDAN 域对抗网络实现跨域特征对齐,设计差异架构集成(ResNet1D + MultiScale-CNN + CNN1D)软投票融合。
工程部署:FastAPI 提供实时诊断 API,前端用 Vue3 + Element Plus 展示诊断结果,STM32 边缘端采集振动信号,Git 版本管理,Linux 服务器部署。

实现成果

跨域故障诊断精度达 99.22%(CWRU→HUST 跨设备验证,4 数据集泛化)。ResNet1D 单模型达 99.78%。

2
⚖️
工程能力 · 全栈广度

Legal RAG — 法律知识库智能问答系统

核心难点:60+ 法律文档入库时 OOM 崩溃,BM25 与向量检索分数不可比。

0
法律文档
0
检索块
0
检索通道
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技术实现

后端架构:Python + FastAPI 构建 RAG Pipeline,BGE-M3 模型生成向量嵌入,ChromaDB 向量库存储,BM25 关键词检索,RRF 融合双路召回结果,支持 Ollama / DeepSeek / 硅基流动 多模型一键切换。
前端交互:Vue3 + Element Plus 开发管理界面,SSE 流式输出实时返回检索内容,知识图谱可视化展示实体关系,Git 管理代码,Linux 服务器部署。

实现成果

稳定导入 60+ 法律文档,6000+ 检索块,支持多 LLM 一键切换。

3
🌿
CV 能力

绿萝病害检测 — YOLOv5 目标检测系统

核心难点:绿萝病害无公开数据集,需从零采集+标注 4 类 x 400+ 图。

0
分类类别
0
标注图片
训练完成
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技术实现

数据采集与标注:自建绿萝病害数据集,拍摄 4 类病害图片,使用 LabelImg 工具进行标注,共 400+ 张标注图片。
模型训练:YOLOv5 + PyTorch 在 RTX 4060 GPU 上训练,支持单图检测和实时摄像头模式。
部署应用:OpenCV DNN 模块推理加速,Python GUI 图形界面,图片批量检测功能。

实现成果

完成 400+ 张图片标注,4 分类别,单图推理 <50ms。

4
🏏
产品能力

Tarot AI — 智能塔罗牌解读系统

核心难点:78 张牌每张都需要独立语义模板,LLM 解读质量不可控。

0
塔罗牌定义
0
独立牌义模板
产品闭环
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技术实现

后端架构:Python + FastAPI 构建 78 张塔罗牌定义 API,包含 56 套小阿尔卡纳独立牌义模板,Ollama / DeepSeek 双 LLM 模式支持。
语义检索:BGE-M3 + Ollama embeddings 向量检索,RRF 融合关键词与语义结果,优化解读准确度。
用户体验:历史记录延迟验证反馈机制,多轮对话上下文记忆,Git 管理代码。

实现成果

完成 56 套独立牌义模板,支持本地/远程双 LLM 模式。

5
🎵
小程序开发

虹韵乐谱 — 微信小程序

核心难点:微信小程序云开发文档稀缺,静态资源引用不一致导致 500。

0
功能页面
已完成上线
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技术实现

小程序开发:微信小程序 WXML/WXSS/JavaScript 开发,音视频播放器组件实现乐谱音频同步播放。
后端服务:微信云开发免服务器架构,云函数 Node.js 处理业务逻辑,云数据库存储乐谱数据。
运维部署:Git 管理代码,完成微信小程序审核上线。

实现成果

完成 5+ 功能页面,已上线运营。

📧 📱 📝

联系方式

无论是工作机会、技术交流还是项目合作,欢迎随时联系

📧
电子邮箱
2756738528@qq.com
📱
手机号码
150-5171-9231
🎓
学校
合肥信息技术职业学院 · 人工智能
🎯
求职意向
Agent 开发 / AI 工作流 / AI 软件 / 智能体搭建