深圳北理莫斯科大学信息与计算科学专业大二学生，开源开发者，目前主要做对抗机器学习与模型鲁棒性。
信息与计算科学专业大二学生，开源开发者（19 个公开仓库，25 stars）。现任校计算机协会会长、校团委信息化助理，负责校园信息化。构建了 ViDA——一个在保持感知质量的前提下规避 AI 图像检测器的对抗框架，官方评测 99.5%。两年本科科研训练，方向是实时人脸情绪识别与高光谱数据降维；三次数学建模、管理类竞赛的国家级奖项。研究兴趣：对抗机器学习与模型鲁棒性、应用优化与数学建模、计算机视觉、高光谱成像。
从实时摄像头画面判断人当前的情绪状态。技术选型与实际系统都由我从头搭到尾，涵盖人脸捕获到分类的整条链路。
把 121 维高光谱数据压到 16 维表示，再重建回原始的 121 维。以 PCA 为基线，实现并对比了多类降维方法，以及回到原始空间的重建路径。
github.com/Yogdunana — 19 个公开仓库 · 25 stars · 7 forks · 始于 2022
服务一家企业与校计算机协会的内部管理系统。
基于 MCP 的部署网关，把沙箱化的 AI IDE 接到自托管基础设施（Docker、Kubernetes、DNS、TLS）。
可插拔的人脸识别平台，ArcFace / DeepFace / LBPH 后端可随时替换。
COMAP MCM/ICM 2026 A 题的数据采集客户端。
负责协会的技术方向与年度招新；内部工具（StarByte、treasure-contest）由我搭建并持续维护。
负责全校信息化工作：学校的信息系统与 IT 项目。
通过负责任披露的方式，向 EDUSRC（教育行业漏洞报告平台）与 CNVD（国家信息安全漏洞库）提交过安全漏洞。
高中期间创办并运营 IDC（主机托管与基础设施）服务。
2024–2025 就读应用数学专业，后转入信息与计算科学；隶属计算数学与控制系。