Ryan的小屋

高考数据查询系统开发手记

Mon, 15 Jun 2026 17:53:08 +0800

一、起手：5万行数据引发的开发契机

高考刚结束，爸爸递给我一份Excel文件，里面存放着5万多行北京高考历年录取数据。平日里他习惯用Excel筛选查询院校、专业与录取分数线，但整套操作流程十分繁琐。

“爸，你一直用Excel查，不也能查到数据吗？”我有些疑惑。

“能用，但手机上体验很差，报志愿那几天手机随时查多方便。”他指着电脑屏幕略带激将法的说道，“每次查询都要重复点开筛选面板，院校数量多的时候，还要反复切换页面翻找数据，这些操作在手机上无法想象。你之前学过编程，能不能做一个专属查询网站？”

我简单浏览了这份数据集，内心很快有了答案。5万多行的录取数据，存入数据库仅占用数MB内存，数据结构清晰、关联简单，整体开发难度并不大。

这里我也想顺带说说自己的状态：高二下学期开始，我就再也没有写过代码，之前积累的编程知识基本都生疏了。我起初考虑过用Java开发，但对于这种轻量化的小型查询系统来说，Java有点杀鸡用牛刀了。初中搭建这个博客时，我曾经接触过 PHP+MySQL 的开发模式，时隔多年大部分细节早已遗忘，但好在当下AI编程工具愈发成熟，补足了我遗忘基础语法的短板，重新上手毫无压力。

“没问题，我给你做一套专属查询系统，查询速度、操作便捷性，全方位碾压Excel。”

于是乎就有了：https://gaokao.ryanlian.cn

二、开发策略：主次分明，借力AI高效开发

在我看来，做项目最高效的方式，就是聚焦核心功能，自主拆解需求、梳理逻辑，把繁琐重复的编码工作外包给AI工具。整套项目我在一天之内完整落地，分为四大开发步骤：

第一步：搭建基础版本，实现功能落地

核心目标：完成最简可用的MVP版本，实现基础的数据查询能力，优先保证项目能正常运行。

前端：直接套用成熟的Bootstrap模板，不用从零编写冗余CSS样式，节约开发时间；

后端：采用PHP+MySQL技术架构，搭建基础接口，实现数据库读写、数据查询核心能力；

基础功能：支持用户自主录入筛选条件，系统匹配数据库内容，以表格形式返回对应的录取数据。

本次开发我全程采用“人脑定思路，AI写代码”的模式：遇到体量较大、逻辑固定的函数模块，我只梳理完整实现思路，明确输入输出与功能细节，直接交给CodeGeeX编写，授权工具直接修改项目文件，生成的代码大概80%都可以直接投入使用；遇到需要反复推敲、权衡方案的核心逻辑，我便通过与DeepSeek对话，和AI多角度探讨最优实现

方式。

同时我借助AI快速生成表单、数据库连接等基础代码模板，前后仅耗时三小时，初代版本正式上线。虽然功能单一，但所有基础查询功能均可正常使用，彻底解决Excel操作繁琐的核心痛点。一天的功夫这个查询功能就搞定了。

第二步：优化查询逻辑，新增志愿推荐功能

核心目标：丰富功能模块，提升查实用性。

在已经完成按学校查询的基础上，我结合高考志愿填报的实际需求，新增冲稳保志愿智能推荐功能。该功能以考生高考排名为唯一核心依据，系统自动匹配历年院校专业录取位次，划分冲刺、稳妥、保底三个梯度，为用户推送适配的填报方案。

志愿填报本身是一项复杂的综合性决策，如何优化算法、整合多维度数据、打造真正智能化的志愿推荐系统，是我现阶段尚未攻克的难题。这也是我未来进入大学后，想要深耕学习的方向，希望后续能凭借更专业的知识，完善这项功能。

第三步：借力AI美化页面，完善使用体验

核心目标：优化页面UI、适配移动端设备，解决初代版本颜值低、移动端无法使用的问题。

对于CSS样式编写、响应式布局调试、UI细节优化这类重复且无技术成长的繁琐工作，我全部交由AI处理。我只需要明确提出需求，由AI生成对应代码，我再

进行微调适配即可：

“优化数据表格，适配手机、平板等移动端设备，实现自适应展示”“给专业组模块添加蓝色背景，下级细分专业采用缩进格式展示，区分层级”

“优化下拉选择框的交互逻辑，多选省份时平铺，不出京就收起省份选项”

工具本就该为人服务，把时间耗费在核心逻辑研发上，而非重复写样式，才是最高效的开发方式。除此之外，我还统计平台所有用户的查询日志，用来做数据复盘与趋势分析。整套统计功能的前后端页面、ECharts可视化图表，全程无需手写冗余代码，仅通过一两次对话，AI就能一气呵成完成开发，成品图表美观直观，直接上线即可使用。

第四步：拓展衍生项目，打造大学AI百事通

完成志愿查询网站后，我基于本次项目积累的经验，进行功能延伸。借助腾讯元器平台，自主DIY打造专属AI智能体。

网上有专门整理好的全方位的大学生活知识库，内容涵盖高考志愿填报科普、高校专业详解、各院校食宿环境、军训须知、选课技巧、食堂美食、宿舍情况等相关内容，把这些投喂给该智能体，再写一些回答要求的提示词（比如当被问到知识库中没有的知识时，只允许它查询教育部指定的几个官网和各大学官网，不要什么网站都去看）即可完成。然后就是写个html的壳，通过APIKEY调用我自己的智能体就好了。

最终打造出一款专属的大学百事通AI问答工具，不管是高三考生填报志愿的疑惑，还是新生入学后的各类问题，都能通过AI快速得到详细解答，实现从志愿查询到大学生活一站式服务。

三、项目核心难点与解决方案

1. “我的选科”与“选科限制”

我发给几个好友测试，因为选科限制是按字符排序的，“物/化”排在了“物+化”前面。我通过日志，发现选择“物/化”查询的人比选“物+化”的还多。要知道2023年之后“物/化”都已经改成“物+化”了，相比他们查询“2025年”+“物/化”是结果空空的。同时也有同学问我“我查询‘不限’为什么理科都没有啊，不是应该不限吗？”。

我才意识到大部分人是不太区分“志愿对选科的限制”和“我自己的选科”之间的匹配关系的。于是我马上行动，改进这一点，把我们自己的选科（6选3）所有20种排列组合与数据库中所有出现的选科限制之间做一个匹配关系表。C63的排列是20种，所有大学*所有年份的选科限制有近百种，要是以前这个对应关系就把人累死了，要不就害得为此写个程序去生成。好在现在有AI把意图告诉AI它不到1分钟就生成好了。不过这里也有雷，开始我相信的那个AI，到了第三天我才发现，它生成的数据中居然有 “物化生”<->"历史”，真是能气死谁！换了个AI重新生成，并交给第三个AI检查后我才放心。

2. “冲稳保”的边界

推荐志愿里面最关键的就是确定冲稳保的上下限。经过我和AI的讨论，最初我们的志愿推荐系统使用固定倍数：冲到0.75倍、稳到0.95倍、保底1.30倍。但实际运行中发现，顶尖学生（前500名）和低分学生（5万名后）用同一套参数效果极差。经过多轮迭代，我们最终采用6段式动态阈值配置：

-- 顶尖段(1-500名)：0.65/0.90/1.20/2.50 —— 敢冲敢保
-- 高分段(501-2000名)：0.68/0.90/1.18/2.20 —— 适度激进  
-- 中高段(2001-10000名)：0.72/0.92/1.15/2.00 —— 均衡策略
-- 中段(10001-30000名)：0.75/0.93/1.12/1.80 —— 稳中求进
-- 中低段(30001-50000名)：0.78/0.94/1.10/1.60 —— 谨慎保守
-- 低分段(50001名以上)：0.80/0.95/1.08/1.30 —— 确保有学上

不过目前这个功能还存在明显局限性：仅能依托历史录取排名做单一维度筛选，无法综合考量院校地域、专业热度、招生计划变动、报考人数波动、个人兴趣特长等多重关键因素，智能化程度远远达不到理想状态。这里面可能蕴含着更加深层次的算法，甚至需要人工智能，我也很期待大学中能学习到这部分知识。

3. 访问性能优化

即便数据量不大，我也尽可能优化查询算法，降低服务器压力、缩短响应时间。

原始方案：每次接收用户查询请求，都执行多表联查，冗余运算较多；

优化方案：采用预加载+数据缓存策略，用户进入首页时，系统自动缓存对应省份的院校列表，缓存有效期1小时，有效减少重复数据库请求。

// 首页加载时缓存对应省份院校列表
$colleges = $cache->get('colleges_'.$province);
if (!$colleges) {
    $colleges = queryFromDB();
    $cache->set('colleges_'.$province, $colleges, 3600);
}

4. 安全性考量

可能除了几个好朋友外没人会来访问，但是出于安全的考量，我还是在主要功能都做完之后，给系统添加了每日查询限制，避免爬虫来骚扰。

四、双向打磨：在需求反馈中优化产品

在项目迭代的过程中，爸爸站在使用者的角度，给我提供了很多高质量的优化建议。他从实际填报、日常查询的使用场景出发，指出产品现存的细节问题，帮我补齐很多我忽略的用户视角短板。

爸爸：“备注信息现在绑定在院校板块里，逻辑不对。这类备注大多是针对单个专业的，应该迁移到专业详情下方。”

我核查数据库字段属性后发现问题属实，第一时间调整数据绑定逻辑，适配真实使用场景。

爸爸：“绝大多数家长只关注普通本科批次，能不能默认选中普通批次，减少用户操作？”

我同步优化前后端配置：前端页面初始化默认选中普通批次，后端接口增设默认筛选条件。

爸爸：“手机端的数据表格宽度太大，左右内容展示不全，浏览体验很差。”

我针对性优化移动端样式，为表格添加横向滚动功能，取消多余固定列，适配手机屏幕尺寸。

整个磨合过程简单高效：使用者明确使用痛点与优化方向，我用技术手段落地对应的功能，双向互补，快速打磨出适配大众的实用工具。

五、AI赋能编程：感恩与专业选择的深度思考

这次项目从零到一的快速落地，我由衷感谢当下完善的AI编程生态。

搁置代码近一年，语法细节、各类函数写法我早已遗忘大半。换作以前，仅凭我当下的状态，三天之内完成整套网站开发几乎无法实现。但现在CodeGeeX、DeepSeek等AI工具，重构了我的开发模式：我聚焦需求拆解、架构设计、逻辑审核，AI承接枯燥的编码、样式调试、图表编写工作。分工明确、各司其职，极大降低了个人开发的门槛与成本。

也正是这次开发经历，让我沉下心认真思考一个核心问题：在AI飞速普及的当下，我大学还有必要选择计算机专业吗？

相信很多人都听过这句话：前端已死。

放在本次项目中确实如此：页面布局、美化、数据图表、基础接口编写，AI全部能一键生成，甚至比个人手写代码更规范、更美观、效率更高。单纯的代码搬运、样式复刻、基础接口开发这类底层重复工作，确实正在被AI逐步替代。

但在我看来，这并不意味着程序员会被淘汰，只是行业的能力要求变了。

AI可以写代码，但它不知道该做什么功能；AI可以绘制图表，但它无法解读日志数据背后的用户行为；AI能实现志愿推荐页面，但它无法自主设计冲稳保的分配逻辑，也无法判断功能的优劣。

代码只是实现工具，真正不可替代的，是需求分析、架构取舍、底层逻辑设计、问题排查、人机体验优化的思维。

而大学计算机专业教会我的，恰恰就是这些底层能力：数据结构、算法原理、数据库逻辑、网络架构……这些知识能让我看懂AI生成代码的优劣，能修正AI的逻辑漏洞，能指挥AI为我所用，而非被动依赖AI。

所以我的答案很明确：不仅要学，还要深入系统地学习。未来的技术赛道，淘汰的是只会复制粘贴代码的执行者，留下的是能够驾驭AI、掌控技术逻辑的设计者。

六、项目开发心得

1. 数据思维是项目基础

同样的五万条录取数据，在Excel中是操作繁琐的负担，在数据库中却是可深度挖掘的优质资源。项目开发的核心，从来不是单纯写代码，而是理清数据结构、理顺数据关联、设计合理的存储与展示方案。

2. 工具思维，拒绝重复造轮子

优质的工具与AI助手能大幅提升开发效率，合理借力工具并不是偷懒，而是高效开发的底层逻辑：

Bootstrap：套用现成UI模板，无需从零编写CSS；
EChart.js：直接调用图表组件，快速实现数据可视化统计；
AI助手：生成样板代码、优化页面样式、完成复杂函数与统计图表；
phpMyAdmin：可视化管理数据库，简化数据表运维操作。

3. 迭代思维，循序渐进落地项目

本次项目的开发逻辑，就是最典型的迭代式开发：第一步保障功能可用，第二步优化查询逻辑、新增志愿推荐，第三步美化页面适配全设备，第四步延伸功能打造AI问答工具。不追求一步到位，从小版本到大版本，持续优化、逐步完善，每一次更新都对应明确的优化目标。

4. 务实思维，聚焦实际使用价值

开发过程中，我全程摒弃华而不实的装饰性功能，所有新增模块都围绕用户真实需求设计：

功能模块	解决的实际问题	实现难度
三级联动查询	简化筛选操作，减少用户点击步骤	简单
多批次精准筛选	覆盖全类型录取数据，筛选结果更精准	中等
移动端适配	打破设备限制，手机也能轻松查数据	纯靠AI
冲稳保志愿推荐	降低志愿填报门槛，给考生基础参考	复杂
数据可视化柱状图	直观展示录取分数、位次分布规律	复杂，交由AI辅助实现
大学百事通AI智能体	一站式解答志愿、入学、大学生活各类问题	简单

七、写给想要自主做项目的同学

如果你也想从零开发网站、小程序这类实战项目，结合本次开发经验，给大家分享几点真诚建议：

第一，优先理清数据结构。数据是所有项目的根基，开发前梳理清楚数据表字段、数据之间的关联关系，就像做题前读懂题干，根基稳固，后续开发才能事半功倍。

第二，学会借力现有工具。不要执着于从零开发所有内容，合理使用UI框架、图表组件、AI助手、低代码平台，站在前人的基础上创新，远比闭门造车效率更高。

第三，拆分步骤迭代开发。不要妄图一次性完成完整项目，拆分出基础功能、优化功能、拓展功能，分步骤落地，逐个攻克难题，有效降低开发挫败感。

第四，对接真实用户获取反馈。项目做完不是终点，收集使用者的使用痛点与优化建议，外部反馈是打磨项目最好的帮手。

第五，享受解决问题的过程。Bug、逻辑漏洞、适配问题都是开发常态，每排查修复一个问题，都是一次实打实的成长。

如今整套志愿查询系统和AI百事通智能体已经全部落地，爸爸将网站分享给身边不少高三家长，帮助大家高效筛选志愿数据，收获了很多正向反馈。

从杂乱无章的原始Excel数据，到便捷易用的志愿查询网站，再到一站式AI大学生活问答工具。一天时间，借助AI的力量，从零到一完成整套项目开发，用技术解决身边的实际问题，这大概就是编程最纯粹的意义与浪漫。

来试试吧：https://gaokao.ryanlian.cn

养个龙虾玩玩

Sun, 29 Mar 2026 21:58:07 +0800

这龙虾没有像传说中的那么好养啊！

让它分析完形填空或搞些信息，还没有豆包好用！

走进包钢，深入草原腹地

Mon, 09 Jun 2025 11:12:31 +0800

终于又研学了。这次我选了内蒙线。走进包钢宏大的轧钢车间，这不仅是一次震撼人心的工业之旅，更是一堂关于“钢铁是怎样炼成的”生动实践课。

然后又深入草原腹地，在牧民家中，完整体验了一日最传统的蒙古包生活。这是一次文化与自然的沉浸之旅。这一日的体验，远不止是“住一个不一样的房子”。

建国75周年主题摄影展

Sun, 15 Sep 2024 11:00:56 +0800

建国75周年主题摄影展，我的作品：图1、图2摄于景山

倒排索引建立搜索引擎的研究性学习

Sun, 30 Jun 2024 16:16:49 +0800

摘要

全文搜索引擎主要包含下载、分析、索引、查询四大系统。在本次项目中，我们主要的研究对象是分析、索引、查询这三个系统，即对于已有信息进行分词处理并计入数据库，分析用户的查询请求后在数据库中检索并返回结果。在其实现过程中，倒排索引(Full Text Retrieval)是一种常用于全文搜索引擎中的索引表，它通过将文本分词并记录每个词汇的出现位置，用于高效地检索相关文档。在过去几十年里，倒排索引得到了广泛的研究与应用。

本研究以构建和优化全文搜索引擎为核心课题，针对中文文本信息检索的需求与挑战，采用多元化的研究方法和技术手段。本研究项目聚焦于构建一个全文搜索引擎，旨在通过整合先进的信息检索技术，提升中文文本处理的效率与精确度。项目初期，我们集中精力于分词算法的优化，使用C++实现了多元分词、词汇权重计算及停止词处理机制，显著增强了分词的准确性和实用性。在此基础上，我们进一步构建了倒排索引结构，通过高效的数据结构和算法设计，加快了信息检索速度并降低了资源消耗。项目后期，我们设计并实现了一款用户界面友好的搜索引擎前端，集成了关键词搜索、结果排序与分页浏览等功能，极大提升了用户体验。

关键词：全文搜索引擎；分词；倒排索引；信息检索

【图一：项目结构】

【图二：索引代码片段】

1.问题提出背景

1.1问题来源

全文搜索引擎在日常生活中的地位已经十分重要，为用户提供了快速便捷的信息获取方式。而深入研究搜索引擎的核心技术和算法，可以对搜索结果的准确性和速度提升有着重要意义。自上世纪90年代起，随着互联网信息的爆炸式增长，如何提高搜索的效率和准确度成为了一大问题。源于对搜索引擎领域高效搜索算法的兴趣和对现有搜索引擎功能的探索，我们决定选择全文搜索引擎中的倒排索引作为研究课题。

1.2问题转化课题

在阅读相关文献资料后，我们了解到全文搜索引擎主要包含下载、分析、索引、查询四大系统。通过与课题组成员的讨论，结合老师的指导，我们明确了在本次项目中，以分析、索引、查询这三个系统作为主要对象，以倒排索引作为课题的研究方向。最终，我们将问题转化为探究倒排索引并制作一个全文搜索引擎的具体课题。

1.3研究目的

本课题的主要目的是探索倒排索引在全文搜索引擎中的应用，研究设计一个全文搜索引擎并实现其基本功能。我们希望通过深入研究倒排索引，可以帮助我们探究搜索引擎相关的理论基础。

1.4 研究意义

理论意义：倒排索引作为全文搜索引擎的核心技术，研究其原理和应用对于深入理解搜索引擎的工作原理和性能优化具有重要意义。

实践意义：该研究或制作的实践意义主要体现在以下几个方面：

- 提升搜索引擎的搜索准确性和速度，提供更好的搜索体验；

- 对于信息挖掘、大数据分析等领域具有重要应用价值。

2. 文献综述

2.1资料查阅概况

在本次研究中，资料查阅涵盖了多个学术资源库和平台，主要包括知网等知识服务平台。我们利用百度学术等通用搜索引擎检索相关研究文献和报告，还充分深入到GitHub等开源软件托管平台，查阅源代码、项目文档、开发日志以及用户讨论，从而追踪技术实践与应用案例。

2.2 文献综述

在国内外研究中，早期的倒排索引研究主要集中在信息检索领域，如效率优化、压缩技术、查询处理等方面。随着互联网的快速发展和大规模文本数据的产生，倒排索引及其相关技术也逐渐被应用于互联网搜索引擎中，如Google、Bing等。

倒排索引在信息检索领域具有重要的研究和应用价值。国内外学术界对其进行了广泛的研究，取得了许多有益的成果。我们希望可以探究倒排索引并进一步优化算法效率、提高搜索结果的质量和精确度。

2.2.1研究、调查（或制作）的理论或原理依据

倒排索引是一种常用的搜索引擎索引算法，其基本原理是通过构建文档-词项的倒排索引表，实现快速匹配和检索。通过将文档中的词项进行分词处理，并建立倒排索引表，将词项和其出现的文档位置进行记录，从而使得搜索引擎能够根据用户查询的词项快速定位到相关的文档。

2.2.2研究、调查或制作方法

在分词方面，除了使用常规词典分词外，利用基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图。采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合。对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法。

在倒排索引构建环节，我们设计了一套高效的数据结构与算法，以文档ID为键，每个键下存储该词出现的所有文档位置，极大地优化了查询速度。通过对海量文档的预处理，建立快速检索索引，使得用户查询时能迅速定位到相关文档，提升了用户体验。

此外，我们还构建了图形用户界面，集成了关键词输入、高级搜索选项、搜索结果显示及排序等功能模块。

2.2.3 研究、调查结论或制作结果

全文搜索引擎的成功构建在于其经过分词后构建的高效的索引结构设计与精确的信息检索算法结合，从而确保了用户在短时间内获取到大量相关且高质量的信息资源。他们的研究提供了一套成熟且可行的设计与实现方案，也深化了我们对全文搜索引擎工作原理的理解。

2.2.4 综合评述

对于全文搜索引擎的研究，现有文献和实践在基础理论、方法运用及成果展现等方面已经形成了丰富且扎实的基础。研究立足于经典信息检索原理，巧妙融合关键词匹配与统计分析等核心技术，成功构建了一套高效且广泛应用的搜索架构。然而，在肯定这些核心算法价值的同时，也应关注到该领域尚待挖掘和完善的空间。我们期望通过对基础算法的更深入探究，解决用户在日常使用中遇到的部分实际问题，从而推动全文搜索引擎功能的持续优化与用户体验的不断提升。

3. 研究或调查的理论基础（或制作原理）

4.核心概念界定

- 全文搜索引擎（Full Text Retrieval）：通过文字为主的信息建立的数据库中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户。主要包含：下载系统，用于从Web上采集各种类型的网页信息，并保持对Web变化的同步；分析系统，用于对下载系统采集的信息进行PageRank和分词计算；索引系统，用于将分析系统处理后的网页对象索引入库；查询系统，用于分析用户提交的查询请求，然后从索引库中检索出相关网页并将网页排序后，以查询结果的形式返回给用户；

- 倒排索引：一种通过词项和其对应的文档位置进行倒排记录的索引表。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址；

- 分词：将长文本进行分割处理，提取出有意义的词汇。

5. 研究方法及过程

5.1 研究成员分工

- 本人：负责倒排索引的实现和优化，进行实验测试和性能分析。

- 同学A：负责文献资料的搜集和整理，进行实验设计和数据分析。

- 同学B：写心得感受

5.2 研究或调查对象

本研究以国内外主流的全文搜索引擎为核心研究对象，包括百度、Bing等具有广泛用户基础和技术代表性的搜索引擎。以及著名开源分词库Jieba、IK等，和著名开源全文搜索引擎工具包Lucene。

5.3 研究方法

文献法：通过查阅国内外相关文献资料，系统梳理全文搜索引擎的发展历程、关键技术及最新研究成果，了解并总结已有的信息检索理论、关键词匹配算法以及统计分析模型等在全文搜索中的应用情况。

技术解析法：通过对著名开源分词库Jieba技术原理进行详细剖析，理解分词机制、处理流程以及相关优化策略，为后续的改进措施提供理论依据。

5.4 研究条件或设置说明

5.5 结题阶段已完成的研究

在C++上对Jieba进行了简单的复现。

在Java上复现Lucene的索引实现并调用Jieba、IKanalyzer等不同分词器实现完整搜索引擎构建。

使用JavaScript构建了搜索引擎图形界面。

6. 结题阶段的实验（或调查）结果分析与讨论

6.1目前得到的实验结果（调查）结果

在C++上复现Jieba基本功能的分词结果：我们成功复现了Jieba分词器的基本功能，实现了高性能的中文文本分词。复现的分词系统在准确率和效率上达到了较高水平。

在Java上利用Lucene接口，并复现了Lucene的索引实现，然后调用Jieba、IKanalyzer等不同分词器实现完整搜索引擎构建的结果：Jieba分词器在中文文本处理上展现了良好的语义理解能力，特别是在长句和复杂语境下的分词准确度高，有利于提高搜索结果的相关性。IKanalyzer在处理速度上表现出色，特别是在处理大体积文本时，其分词速度较Jieba快，适合需要快速响应的应用场景。

6.2目前得到的结果分析与讨论

在Java上调用Jieba模块实现的分词结果中，使用了多元分词且颗粒度较细，这种较详细的分词结果比较适宜搜索引擎的使用环境。分词的基本算法有正向最大匹配算法、逆向最大匹配算法、双向最大匹配算法，其中分词结果的质量三者依次递增，但双向最大匹配算法的时间复杂度高于其他两者。多元分词可显著提高分词质量，但也会增高错误分词的概率。为降低错误分词概率，可加入词汇权重算法。通过在Java平台上使用Lucene框架与不同分词器的集成测试，Jieba因其高准确度更适合于需要高度精确搜索结果的场景，而IKanalyzer则在处理速度和灵活性方面展现出优势。

7.结题阶段性研究总结

7.1结题阶段性研究结论

在中文文本分词、倒排索引的构建、搜索引擎图形界面的研究中，我们取得了以下实质性突破：

多元分词算法实现：从单一的一元切分模式扩展至多元分词方案，能够有效识别并正确划分出具有多个可能切分方式的词语，从而提高分词的全面性和准确性。

词汇权重算法嵌入：在原有词典基础上，我们进一步优化了分词效果，设计并实现了简易的词汇权重算法，使得高频且语义重要的词汇在分词过程中获得更高的优先级，有利于后续信息检索时提升相关性排序质量。

停止字典处理机制：我们在研究Jieba模块的过程中并未发现它具有此功能，我们借鉴IK模块中成熟的停止词典功能，对无关字符进行有效剔除，仅保留对搜索意义重大的词汇，并以此为依据初步分词，以此减轻系统负担并提高搜索效率。

索引构建流程：我们首先遍历经过分词处理后的文档集，为每个唯一词汇生成一个列表，该列表记录了所有包含该词汇的文档ID及其在文档中的位置。这一过程涉及到了深度的数据结构设计与优化，确保索引既能快速插入又能高效查询。

交互功能实现：用户通过输入框输入关键词后，界面即时触发搜索请求，后台处理后通过倒排索引迅速返回搜索结果，并在界面上动态展示。我们还实现了结果分页、关键词高亮显示等功能，增强了信息的可读性和查找效率。

我们最终了解并实现了搜索引擎的基本构建，并可通过多元分词、词汇权重、停止字典、倒排索引、图形界面进而推动整体搜索引擎性能的显著提升和使用便捷性的进步，满足信息检索需求。

7.2后续还要继续进行的研究

语义理解与查询扩展：当前搜索引擎主要基于关键词匹配，未来我们将探索如何利用深度学习等先进技术增强语义理解能力，实现对用户查询意图的精准捕获。这包括但不限于查询改写、同义词识别、上下文理解等，以提供更加贴近用户需求的搜索结果。

跨媒体检索：随着多媒体内容的增加，发展能够处理文本、图像、语音等多种类型数据的统一搜索框架变得尤为重要。探索多模态融合技术，实现基于内容的多媒体检索，可以极大地拓宽搜索引擎的应用场景。

8. 参考文献

- 张卫丰、徐宝文、周晓宇，Web搜索引擎综述，https://wap.cnki.net/touch/web/Journal/Article/JSJA200109006.html；

- 都云程、卢献华，中文搜索引擎现状与展望；

- 印鉴、陈忆群、张钢，搜索引擎技术研究与发展；

- 张骞，传统搜索引擎与智能搜索引擎比较研究；

- 张俊飞，全文搜索引擎搭建解析，https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=IUBLoWpfHZF2t2axQ73Ps197mmGue0kwzfkDX414ZpnNR10j8m5TtsSENpzjxn7oTHtcmnL9DLvkB-NGll8dBmViTawNU66HH7lEmtfUl-S_E4ZW1ItRsiyhmPx5AqigKUsoRODXR6s=&uniplatform=NZKPT&language=CHS；

- 胡鹏飞，Lucene与中文分词技术的研究及应用，https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=IUBLoWpfHZG2xTk2CbLO-8bzAtqevZfsyi6B5NOiHGjA24eFDq_kMIr-QmhmGaKNoLQ_wGM4hUwUaXZr5LFa75s6iC2ywLh-kDDQI92ZlrXCsq_SUqpQJp5jP_EBMd4FXn1PbPkbr2oWMlpHUEZ1yQ==&uniplatform=NZKPT&language=CHS；

- 苏潭英、郭宪勇、金鑫，一种基于Lucene的中文全文检索系统，https://wap.cnki.net/touch/web/Journal/Article/JSJC200723031.html；

- 郑榕增、林世平，基于Lucene的中文倒排索引技术的研究，https://wap.cnki.net/touch/web/Journal/Article/WJFZ201003022.html；

- 张校乾，基于Lucene的全文检索系统的研究与应用，https://wap.cnki.net/touch/web/Dissertation/Article/10141-2005051397.nh.html；

- 邓攀、刘功申，一种高效的倒排索引存储结构，https://wap.cnki.net/touch/web/Journal/Article/JSGG200831043.html；

- 刘兴宇，基于倒排索引的全文检索技术研究，https://wap.cnki.net/touch/web/Dissertation/Article/10487-2005038406.nh.html；

- 王林，搜索引擎的原理和发展；

- 李建平、简晨，浅析全文搜索引擎solr；

- 崔飞虎、潘正运，基于互联网的全文搜索引擎模型；

- 颜素莉，主流中俄文搜索引擎核心技术分析与比较研究；

- 吴文娟、车明，搜索引擎倒排索引技术的改进，https://wap.cnki.net/touch/web/Journal/Article/WCLJ200606026.html；

- 曲卫华、王群，搜索引擎原理介绍与分析开发研究与设计技术；

- 黄立冬，分布式搜索引擎中关键词倒排索引方法仿真，https://wap.cnki.net/touch/web/Journal/Article/JSJZ201908079.html；

- 全文搜索引擎, https://baike.baidu.com/item/%E5%85%A8%E6%96%87%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E/7847410;

- 百度百科：倒排索引, https://baike.baidu.com/item/%E5%80%92%E6%8E%92%E7%B4%A2%E5%BC%95?fromModule=lemma_search-box；

9. 附录

附1

Jieba库的使用手册及代码示例

· jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型；use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码；

· jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细

· 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8

· jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用

· jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list

· jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

代码示例

# encoding=utf-8

import jieba

jieba.enable_paddle()# 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持

strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]

for str in strs:

    seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) # 使用paddle模式

    print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)

print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)

print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式

print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式

print(", ".join(seg_list))

附2

对Jieba库复现程序的源代码及分词效果

/* ！！！一个汉字在字符串中占两个位 ！！！ */

#include <iostream>

#include <string>

#include <fstream> // 文件读取

#include <ctime>

using namespace std;

ifstream inFile; // 输入对象

ofstream outFile; // 输出对象

bool shortEnding = false; // 本短句子是否完成

int cutHow = 2; //  短句子完成后剪掉几个

bool longEnding = false; // 本句子是否完成

struct Words{

     string word;

     int weight;

};

Words getWord(bool news){ // 是否获取新词

     // 获取词典中的词

     if(news){ // 从头开始

              inFile.close(); // 关闭并重开

              inFile.open("dictionary.txt");

     Words nowWord;

     inFile >> nowWord.word >> nowWord.weight;

     return nowWord;

string cutHead(string shortSentence){

     // 剪去第一个字符

     return shortSentence.substr(2, shortSentence.size() - 2);

int same(string shortSentence, Words nowWord){ // 当前短句子（被剪的句子），词

     // 主判断函数

/*

     若句被剪完，返回

     若词典遍历完，换 下一个句子 和 从头开始的词

     若匹配失败，换 本句子 和 下一个词

     若匹配成功，换 下一个句子 和 头开始的词

*/

     if(shortSentence.size() == 2){ // 当前句子剩一个字

              outFile << shortSentence << endl;

              shortEnding = true;

              return cutHow; // 剪掉最后一个字

     if(shortEnding){// 一直退回

              return cutHow;

     if(nowWord.word == "endingWordForTheDictionary"){ // 字典遍历完

              Words nextWord = getWord(1);

              same(cutHead(shortSentence), nextWord); // 句next，词从头开始

     if(shortSentence != nowWord.word){

              Words nextWord = getWord(0);

              same(shortSentence, nextWord); // 句不变，词next

     if(shortSentence == nowWord.word){ // 匹配成功

              outFile << shortSentence << endl; // 有意义词汇

              Words nextWord = getWord(1);

              if(shortSentence.size() == 4){ // 当前句子剩两个字

                      shortEnding = true; //不再细分

                      cutHow = 4;

                      return cutHow; // 剪掉这个词

              if(nowWord.weight > 0){ // 词汇权重大

                      shortEnding = true; //不再细分

                      cutHow = nowWord.word.size();

                      return cutHow; // 剪掉这个词

              else{

                      same(cutHead(shortSentence), nextWord); // 句next，词从头开始

     else{

              return cutHow;

string cutTail(string longSentence, int cut){

     // 减去最后一个字符

     return longSentence.substr(0, longSentence.size() - cut);

void parater(string longSentence){

     // 对一个句子分词

     if(longSentence.size() == 0){ // 当前句子被分完（从尾）

              longEnding = true;

              return;

     if(longEnding){ // 一直退回

              return;

     shortEnding = false; // 重置短句子状态

     cutHow = 2; // 重置短句子状态

     Words nextWord = getWord(1);

     int cut = same(longSentence, nextWord); // 完成对切（从尾）n次句子的分词

     parater(cutTail(longSentence, cut)); // 切对（从尾）n+1次句子的分词

int main(){

     string userin; // 待分词文本导入

     string dict; // 字典中的某个词

     cin >> userin;

     userin += "。"; // 最后必须以标点符号结尾

     inFile.open("dictionary.txt"); // 字典导入，编码：ANSI

     outFile.open("usersOut.txt"); //  结果导出

     cout << "字数：" << userin.size() / 2 << endl;

     long start, end;

     start=clock(); //程序开始计时

     // 初步分句子

     string firCut;

     firCut.clear();

do{

              string firLetter = userin.substr(0, 2); // 获取userin的首字，汉字占两个位置

              userin.erase(0, 2); // 去掉首字

              if(firLetter != "，" && firLetter != "。" && firLetter != "的" && firLetter != "了" && firLetter != "、" && firLetter != "“" && firLetter != "”"){

                      firCut += firLetter;

              else{

                      longEnding = false; // 重置长句子状态

                      parater(firCut); // 对初步分好的句子分词

                      firCut.clear();

     }while(userin.empty() == false);

     end=clock(); //程序结束用时, 以ms为单位

     cout << "用时：" << end - start << "ms" << endl; //ms为单位

     inFile.close(); // 关闭文件

     outFile.close();

     return 0;

分词原文：“一二·九”运动是中国近代史上的一次重要历史事件，它标志着中国青年在民族危亡之际的觉醒和奋起，又值国家公祭日，在这个特殊的时刻，我们举行了这次活动，旨在铭记历史、缅怀先烈、珍爱和平，弘扬爱国主义精神，激发广大师生的爱国热情和奋斗精神。

分词结果：九  ·  一二  上  近代史  史  近代  中国  是  运动  事件  历史  重要  一次  危亡之际  之际  危亡  民族  在  青年  中国  着  标志  它  奋起  和  觉醒  日  公祭  国家  又值  特殊  这个  在  时刻  举行  我们  活动  这次  历史  铭记  旨在  先烈  缅怀  和平  珍爱  精神  爱国主义  主义  爱国  弘扬  师生  广大  激发  精神  奋斗  和  爱国热情  热情  爱国

水中的路

Sat, 18 May 2024 10:58:08 +0800

我刚刚下了回家的公交车，发现积水倒映着天空和楼影，一位骑车人匆匆驶过，身影被拉长、扭曲，又迅速消散。我没有立刻按下快门，而是调整角度，等待下一刻——当另一人撑一把红伞骑行经过，倒影与实体形成虚实对照，那一刻我才拍下。这张照片后来被贴在班级文化墙上，标题叫《水中的路》。

日坛三年生活，满是不舍与感恩

Fri, 28 Jul 2023 14:24:19 +0800

初中毕业在即，翻出三年来收获的每一张奖状，指尖拂过的不仅是烫金的字迹，更是在日坛中学的每一段成长时光。

这些奖状，是课堂上的努力被认可，是活动中的坚持有回响，更是母校给予我的底气与荣光。感谢日坛中学，给了我成长的沃土，让我在师长的教诲、同窗的陪伴中，从懵懂走向坚定；感谢每一位老师的悉心指引，每一次鼓励都成为我前行的力量；感谢这片校园，见证了我的青涩与蜕变，留存了我最珍贵的青春回忆。

此去经年，无论走多远，日坛中学永远是我心中最温暖的港湾。愿母校越来越好，也愿我们带着这份感恩，奔赴下一场山海，不负时光，不负栽培❤️

星辰不负少年志 —— 日坛少年揽月摘星

Mon, 17 Oct 2022 11:31:46 +0800

文 / 练宇轩（北京市日坛中学）

小时候，老师和家长最爱问的一个问题就是：“你长大了，想当什么？”
我还记得，那时候我的回答总是毫不犹豫：“火箭发射的零号指挥员！”——那个在倒计时最后一秒喊出“点火”的人。大人们听了常笑着摸摸我的头，说“志向不小啊”，可眼神里分明写着“孩子话”。
那时的我，或许并不真正懂得航天有多难，只觉得指挥火箭升空是世界上最酷的事。但正是这份看似天真的执念，像一颗悄悄埋下的种子，在几年后，真的发了芽。
2020年秋天，当我看到老师在科技部群里的通知——“国家航天局、教育部、科技部、中国科学院联合举办‘嫦娥七号和小行星探测科普试验载荷创意设计征集活动’”，我的心猛地一跳。更让我激动的是，比赛设有两个方向：月球探测和小行星探测。几乎没有犹豫，我选了后者。因为我知道，真正的“摘星”，不在身边的月亮，而是更遥远的深空。

一、“你能为飞向小行星的探测器设计一个实验吗？”

选定小行星探测方向后，我首先明确了核心难点：小行星最大的特点就是“小”，这就意味着它的引力极其微弱，探测器根本无法像在月球、火星上那样“着落”。我了解到，日本此前已有过小行星采样任务，但他们的探测器只是与小行星表面短暂接触后就弹开，无法长时间停留。所以，我的核心设计目标，不是简单的抓取或采样，而是设计一种“附着”装置，让探测器能够稳定停留在小行星表面，为后续的探测、采样工作打下基础。

二、从科幻想到工程实现：547天的“追星”攻坚

起初，这只是一张草稿纸上的示意图：一个带旋转臂的小舱体，末端装有不同材质的试片（金属、陶瓷、特氟龙等），接触小行星表面后缓慢提起，通过微型摄像头记录尘埃是否附着、脱落的速度。

在设计附着装置的过程中，我首先聚焦于附着网的研发，这是装置实现稳定附着的基础，抓钩则也是其中很重要的一部分，用于固定整张附着网，还有真正的核心——整套适配低引力环境的附着方案。为了让附着网能高效包裹小行星、实现稳定附着，我反复研究它的大小、材质和喷射方案：对比不同尺寸的网面，测试其覆盖范围与附着稳定性的关联；筛选多种轻质且坚韧的材质，兼顾装置轻便性与网面承重能力；反复调试喷射角度和力度，模拟低引力环境下的喷射效果，确保附着网能精准、快速地覆盖并贴合小行星表面。解决好附着网的核心问题后，我才进一步优化辅助固定的抓钩设计，用我从内蒙古乌兰哈达火山旅游时带回来的火山石模拟松散多孔的小行星表面，通过一系列实践：反复设计不同结构的附着原型，模拟小行星低引力环境进行整体测试，记录每一次装置的附着稳定性、脱离风险等数据，再将所有实验结果整理成对比表格，逐一对参数进行优化调整。

为了让设计更具科学性和可行性，我花了大量时间上网查阅资料，逐一梳理国内外小行星探测的相关案例，重点研究低引力环境下物体的受力规律，借鉴已有任务的经验，避开可能出现的问题。遇到不懂的专业知识，我就主动请教林老师，尤其是论文的框架搭建、实验数据的规范表述，还有如何将附着装置的设计原理、测试过程清晰地呈现出来，林老师都耐心地为我指导，帮我一点点完善方案的严谨性。

由于涉及到力学相关的设计，很多知识是学校还没有学到的，比如探测器附着时的受力分析、如何平衡装置重量与附着力度等。于是我回家请爸爸给我讲解牛顿第二定律，一点点理解力、加速度与运动之间的关系，把这些理论知识融入到装置设计中，让我的附着方案不仅有实践支撑，更有扎实的理论基础。

那段时间，我每天都在反复打磨：修改装置结构、补充实验数据、完善论文表述、核实专业知识，没有捷径可走，每一步都脚踏实地。从最初的设计雏形，到不断优化后的完整方案，每一次调整都源于对低引力环境的深入理解，每一处修改都只为让附着装置更稳定、更适配小行星探测的实际需求。

这段创意设计与参赛之路，远比我想象中漫长，这是我初中阶段参加过历时最长的比赛，几乎从初一到初二。一路历经初赛、复赛的层层筛选，最终迎来了总决赛。漫长的近两年里，我始终没有松懈，一边根据各轮评审的意见优化附着装置方案、完善论文细节，一边默默等待总决赛的到来，心中满是期待。

最让我难忘的是总决赛的经历：原本赛事安排在海南文昌发射场举行，能亲临发射场，在航天圣地展示自己的设计，是我一直以来的心愿。可受特殊时期影响，总决赛不得不改为线上进行，虽有遗憾，但我依然想以最好的状态，在镜头另一端的老教授们面前，展现自己的设计与诚意。为此，我在家关起房门，对着镜子反复练习，打磨每一个表达细节，调整自己的姿态与语气，生怕出现一丝疏漏。比赛当天，我特意穿上了西装校服，褪去稚气，以最庄重的模样，完成了线上展示与答辩。

【图1：复赛现场】

【图2：总决赛前在家练习答辩】

当最终收到获奖通知、得知自己的努力得到认可时，所有的坚持与付出都有了回响。这次科普比赛，不仅让我在一次次打磨中完善了附着装置设计，更让我在漫长的参赛过程中，学会了坚持与沉淀。它让我深刻体会到，深空探索从来不是一蹴而就的，就像这场跨越一年半的比赛，每一步都需要耐心与坚守；而儿时的航天梦，也正是在这样一次次脚踏实地的努力中，慢慢变得清晰可触。未来，我会带着这份坚持与热爱，继续深耕航天科普与设计，努力向心中的星辰大海稳步前行，不负每一份热爱与期待。

【图3：获奖证书—全国二等奖】

【图4：获奖证书—全国中学组最佳创意】

证书上写着“中学组·最佳创意奖”。那一刻，我知道，我的“星尘之握”，真的被看见了。

三、站在聚光灯下，听见梦想回响

2022年8月，我作为北京市初中生代表，参加了在北京举办的第四届北京青少年创客国际交流展示活动颁奖典礼。当主持人宣布：“小行星探测主题全国二等奖、中学组最佳创意奖——练宇轩，北京市日坛中学！”时，我走上台，手心全是汗。

台下掌声响起，我忽然想起小时候那个说要当“零号指挥员”的男孩。原来，梦想不是非要站在控制台前才算实现；只要你的想法能飞向深空，你就是参与者。

更让我感动的是，《中学时事报》的记者专程来校采访。他们说，要把我和同学们的故事做成整版专题，标题就叫——《日坛少年揽月摘星》。虽然我做的是“摘星”而非“揽月”，但编辑老师笑着说：“在你们眼里，星星和月亮，都是要去的地方。”

【图5：《中学时事报》2022年9月27日第1526–1528期专题版面】

报纸出版那天，我把它夹在了科学笔记本里。这不仅是一份报道，更是我少年时代最闪亮的注脚。

四、不是终点，而是深空启程

有人问我：“你的设计会被天问二号带上太空吗？”
我坦然回答：“可能不会。但没关系。”

因为这次经历教会我的，远不止一个载荷方案。

我学会了如何把对宇宙的好奇，转化为可执行的工程问题；
我明白了真正的创新，是在约束中寻找突破；
更重要的是，我确认了一件事：中国航天的大门，正向少年敞开。

如今，我持续关注天问二号的进展。2025年，它将发射升空，飞向那颗编号2016 HO3的小行星。也许我的装置不会同行，但我的思考，早已融入这场伟大的远征。

五、致所有想“摘星”的少年

如果你也曾盯着夜空，想知道那些小亮点背后藏着什么；
如果你也想过，能不能亲手为探测器设计一个实验——
请相信，国家需要的，正是这样的“少年之问”。

从一句童言，到国家级奖项；从一张草图，到被主流媒体整版报道……我的故事很小，但它证明了一点：
在中国，少年的深空梦，从来都不是幻想。

未来，我想继续研究小行星防御与资源利用。或许某一天，当中国人从小行星带回第一捧星尘，那里面，会有一粒来自我们这一代少年曾经的热望。

而我，永远记得那个春天，一个普通中学生，用一支笔、一台电脑、一颗心，向星辰伸出了手。

基于Arduino的智能小车改装与功能创新实践

Thu, 05 May 2022 17:21:55 +0800

摘要

本文记录了我从小学六年级接触Arduino智能小车，到初二借助C语言知识对小车进行改装、功能创新的全过程。通过自主探索，将超声波避障、红外线避障、红外线循迹、遥控四种基础模式整合，并创新出双重避障+寻迹复合模式；针对Arduino UNO芯片模拟管脚不足的问题，利用数模转换模块实现数字管脚驱动模拟LCD屏幕；借助微动开关和红外遥控，实现模式的便捷切换与状态显示。本次实践不仅提升了我的动手操作能力和编程水平，更让我体会到理论与实践结合的乐趣，感受到科技创新的魅力。

关键词：Arduino；智能小车；模式创新；数模转换；C语言

一、引言

在科技快速发展的今天，智能机器人已走进我们的学习和生活，Arduino作为一款开源电子原型平台，因其操作简便、兼容性强，成为青少年探索电子技术的重要工具。小学六年级时，家长为我购买了一辆Arduino智能小车作为生日礼物，那是“年轻人的第一台智能机器人”。但那时的我只能按照说明书完成杜邦线的插拔和预设程序的烧录，虽然能体验小车运行的乐趣，却对其背后的原理一知半解。

进入初中后，我加入了学校的科技社团，系统学习了C语言编程。偶然间发现，Arduino的编程语法与C语言高度相似，这让我萌生了自主改装小车的想法。我希望借助所学的编程知识，打破预设程序的局限，为小车增加新的功能，让它变得更智能、更实用。本次实践围绕Arduino智能小车的功能升级展开，通过不断尝试、解决问题，完成了从小车操作入门到自主创新的跨越。

二、实践准备

2.1 硬件准备

本次改装所使用的硬件的主要包括：Arduino UNO主控板、Arduino智能小车底盘（含电机、车轮）、超声波避障模块、红外线循迹模块、红外遥控、模拟LCD屏幕、数模转换小板（DAC模块）、微动开关、杜邦线若干、电池组。其中，数模转换小板是为解决模拟LCD屏幕驱动问题新增的硬件，微动开关来自小车配套的教学套件，红外用于连接遥控器并实现无线模式切换。

2.2 软件与知识准备

软件方面，使用Arduino IDE编程软件，用于编写、调试和烧录小车控制程序；知识方面，借助初中科技社团学习的C语言基础，了解Arduino编程的基本语法（与C语言相通），查阅Arduino官方文档和相关资料，掌握超声波避障、红外线循迹的基本原理，以及数模转换模块的使用方法。

三、小车改装与功能创新过程

3.1 基础模式的整合与优化

小学六年级时，我使用的小车只有单一的运行模式，程序都是随车预设的，只能按照固定指令行驶。进入初中后，我利用所学的C语言知识，重新解读了小车的基础程序，发现超声波避障模式、红外线循迹模式、遥控模式的核心代码逻辑并不复杂，且可以通过编程实现整合。

超声波避障模式的核心是通过超声波模块发射超声波，检测前方障碍物的距离，当距离小于预设值时，小车自动转向规避障碍，其原理与雷达测距相似，通过计算超声波发射与接收的时间差，结合声音传播速度得出距离，公式为$$距离=(高电平脉冲时间*340)/2$$（声音在空气中传播速度为340m/s）。

红外线避障模式与超声波避障模式类似，只是传感器换成了车头左右两侧的两对儿红外发光管和接收管。

红外线循迹模式则是通过红外线传感器检测地面的黑色轨迹（黑胶带），两个红外传感器的间距大于黑胶带的宽度，如果两个传感器都检测到白色就保持直行，如左边检测到黑色，就向右转，反之依然。这不禁让我想起了《三体3》云天明的童话故事中那把伞，这是我第一次亲身感受到负反馈系统啊。遥控模式则是通过接收外部指令，控制小车的前进、后退、转向。

我将这四种模式的代码进行整合，优化了程序的执行逻辑，确保四种模式能够稳定切换，互不干扰。同时，我发现单一的避障或循迹模式存在局限性：避障模式无法沿固定路线行驶，循迹模式遇到障碍物时会碰撞，因此我创新设计了“双重避障+寻迹”复合模式，让小车在沿轨迹行驶的同时，能够检测前方障碍物，遇到障碍时先规避，再回到轨迹继续行驶，大大提升了小车的实用性。

而融合这两种模式最大的收获是，我理解了C语言的顺序执行。小车控制程序本身是一个死循环，我必须在循环中合理安排顺序执行的指令，让小车能够持续不断地检测轨迹、判断障碍，只有完成前一步的检测和判断，才能执行下一步的转向、行驶操作，这让我有些对程序逻辑的懵懂了，把人类的想法转换成CPU的指令，需要严谨的逻辑思维。也让我对C语言的同步执行逻辑有了更直观、深刻的认知。

3.2 模拟LCD屏幕的驱动解决方案

为了让小车的运行模式更加直观，我让家长购买了一块模拟信号输入的LCD屏幕，计划将当前运行模式显示在屏幕上。但在连接过程中，我遇到了一个难题：LCD屏的输入信号是模拟的，每一位字母都需要一个管脚输入信号控制，而Arduino UNO主控板的模拟管脚数量有限，这就无法连接LCD屏幕。

通过查阅资料，我了解到数模转换模块（DAC模块）可以将数字信号转换为模拟信号，而Arduino UNO的数字管脚数量充足。于是，我让家长购买了一块数模转换小板，将其与Arduino UNO的数字管脚连接，通过数字管脚输出数字信号，经过数模转换模块转换为模拟信号后，再连接到LCD屏幕，成功实现了数字管脚驱动模拟LCD屏幕的功能。其中，我使用的数模转换模块为PCF8574T，通过I2C通信与主控板连接LCD1602显示屏，可以大大节省IO资源。

3.3 模式切换功能的实现

为了方便切换小车的四种运行模式（超声波避障、红外线循迹、遥控、双重避障+寻迹），我从小车配套的教学套件中找到了一个微动开关，将其连接到Arduino UNO的数字管脚，编写了模式切换程序。程序设定为：每按一下微动开关，小车就会依次切换一种模式，同时LCD屏幕上会显示当前模式的名称（如“Mode1”“Mode2”），让我能够清晰地了解小车的运行状态。

在编写程序时，我加入了软件消抖逻辑，通过延时200ms的方式，避免微动开关按下时的机械抖动导致模式误切换，确保切换操作的准确性。但我发现，通过微动开关切换模式，需要手动触碰小车，当小车正在行驶时，操作很不方便。于是，我又在红外遥控器中选了一个没用的按键，作为模式切换指令，实现了小车行驶过程中的无线模式切换，进一步提升了小车的操作便捷性。

3.4 调试与问题解决

在改装过程中，我遇到了不少问题。比如，最初整合四种基础模式时，程序出现冲突，小车无法正常运行，经过反复调试，我发现是模式切换的逻辑出现漏洞，通过添加条件判断语句，明确每种模式的执行条件，解决了程序冲突问题。在驱动LCD屏幕时，发现芯片的模拟管脚不够，几乎放弃了，通过搜索其他人的技术博客才找到数模转换这条新思路。此外，红外遥控切换模式时，偶尔会出现失灵的情况，我通过优化红外接收器在面包板上的位置，尽量避免遮挡，这几乎重新排布了1/4的杜邦线。在调试超声波避障功能时，我发现小车避障的灵敏度不足，通过调整超声波模块的探测角度和距离阈值常数，通过调整CPU睡眠时长优化避障程序的响应速度，让小车能够更及时、准确地规避障碍物；调试红外线循迹功能时，通过调整探测灵敏度常数和电机转向时的速度差常数，确保小车能够稳定沿轨迹行驶。

四、实践成果与总结

4.1 实践成果

经过一段时间的改装和调试，我的Arduino智能小车成功实现了以下功能：

四种运行模式：超声波避障模式、红外避障模式、红外线循迹模式、遥控模式、双重避障+寻迹复合模式，满足不同场景下的使用需求；
模式切换便捷：支持微动开关手动切换和红外遥控切换，行驶过程中也能灵活切换模式；
状态直观显示：通过模拟LCD屏幕，实时显示当前小车的运行模式，清晰易懂；
运行稳定：经过多次调试，小车的各项功能运行稳定，避障、循迹准确，模式切换流畅。

4.2 实践总结

本次Arduino智能小车的改装与创新实践，让我收获颇丰。从小学时只会按照说明书操作，到初中能够自主编写程序、解决改装过程中的问题，我不仅巩固了所学的C语言知识，还掌握了Arduino编程、数模转换等相关的电子技术知识，动手操作能力和问题解决能力得到了极大的提升。

在实践过程中，我深刻体会到“理论联系实际”的重要性。课本上的C语言知识，只有运用到实际操作中，才能真正理解其含义和用途；遇到问题时，不能急于放弃，要通过查阅资料、反复尝试，找到解决问题的方法。比如，面对模拟管脚不足的问题，我通过查阅资料了解到数模转换模块的作用，成功解决了LCD屏幕的驱动难题；面对程序冲突、转向过度等问题，通过反复调试、优化代码，最终实现了预期的功能。

同时，本次实践也让我感受到了科技创新的乐趣，激发了我对电子技术和编程的兴趣。未来，我希望继续深入学习Arduino相关知识，为小车增加更多新的功能，比如语音控制、自动充电等，不断探索科技的奥秘，努力成为一名热爱科学、乐于创新的青少年。

致谢

首先，我要感谢我的家长，他们不仅为我购买了Arduino小车和改装所需的硬件，还在我遇到困难时给予我鼓励和支持；其次，感谢学校科技社团的老师，他们耐心教导我C语言编程和电子技术知识，为我的实践提供了指导；最后，感谢所有为我提供帮助的同学和前辈，在我调试程序、解决问题的过程中，他们的建议让我少走了很多弯路。

参考文献

[1] Arduino官方文档. Arduino UNO使用手册

[2] 广东省科协事业发展中心. 青少年科技创新研究论文写作规范

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从图纸到丹江口：我的南水北调之旅

Sun, 01 Aug 2021 16:19:01 +0800

2021年，我参加北京市朝阳区中小学生金鹏科技论坛活动，凭借自己制作的“南水北调中线工程立体地图”，获得了技术改造与发明类初中组二等奖！这份荣誉让我特别自豪，也让我更加理解了这项国家工程背后的伟大精神。

其实，我对南水北调的兴趣，最早来自一堂历史课。老师讲到：中国共产党成立30年后，也就是1952年，毛主席就提出了“南方水多，北方水少，如有可能，借点水来也是可以的”这一构想。从那时起，一代又一代建设者接续奋斗，用七十多年的时间，把梦想变成了现实。整个工程贯穿着“以人民为中心”的理念，体现了协作共享、艰苦奋斗、创新求精、舍家为国的南水北调精神——这不仅是工程奇迹，更是民族精神的丰碑！

南水北调分为东线、中线和西线，其中最让我着迷的是中线工程。它从湖北丹江口水库出发，一路向北，穿越河南、河北，最终抵达北京和天津。全长1432公里，流经南阳、平顶山、郑州、焦作、鹤壁、安阳、邯郸、邢台、石家庄、保定等城市，为黄淮海平原中西部约15.5万平方千米的土地送去生命之水。

最让我惊叹的是：丹江口水库的海拔只有大约160米，却能让水“自己流”到千里之外的首都！这靠的不是地势高差，而是无数工程师的智慧。为了实现全程自流，他们凿竖井、挖隧洞、架渡槽、加高大坝……每一寸管道都经过最严苛的质量控制，每一个节点都有最精准的监测系统。正是这种“毫米级”的严谨，才让清澈甘甜的汉江水源源不断地流入我们的生活。

在科技部林老师的指导下，我在学期里利用课余时间查阅资料、绘制草图、计算比例，用泡沫板搭建地形，用彩泥塑造山脉，再用蓝色颜料勾勒出水流路径，还嵌入小灯标注重要城市和工程节点。一点一点，终于完成了这个立体地图模型。虽然过程很辛苦，但看到成品的那一刻，我觉得一切都值得。

到了暑假，我怀着敬意，专程坐火车去了南水北调中线工程的起点——丹江口水库。站在水库大坝上，望着碧波荡漾的“亚洲天池”，我小心翼翼地拿出自己做的地图，拍下了一张合影。那一刻，仿佛课本里的工程突然变得真实而鲜活——原来，我们每天用的水，真的来自这么远的地方，背后有那么多人的付出。

现在，每当我拧开水龙头，看到清澈的水流出来，心里都会涌起一份感恩。南水北调不仅调来了水，更调来了希望、责任与担当。作为新时代的青少年，我们不仅要珍惜每一滴水，更要传承那份“舍小家、为大家”的精神，将来也能为祖国贡献自己的力量！