[U-Net-Dual]DEU-Net
论文题目：DEU-Net: Dual-Encoder U-Net for Automated Skin Lesion Segmentation
中文题目:DEU-Net：用于自动皮肤病变分割的双编码器U-Net
0摘要
皮肤病的计算机辅助诊断（CAD）在很大程度上依赖于皮肤病变的自动分割，尽管由于病变在形状、大小、颜色和纹理上的多样性以及与周围组织的潜在模糊边界而呈现出相当大的挑战。在本研究中，我们提出了一种新的U形网络，双编码器U网（DEU-Net），DEU-Net集成了包括卷积编码器和Transformer编码器的双编码器分支，从而便于局部特征和全局上下文信息的同时提取。此外，为了提高DEU-Net的性能，我们采用了一种集成的测试时间增强技术。为了确定我们提出的方法的效率和优越性，我们在四个广泛访问的皮肤病变数据集上进行了全面的实验，即ISIC 2016，ISIC 2017，ISIC 2018和PH 2。这些数据集上的Dice系数为92.90%，87.16%、90.81%和95.65%。这些结果表明，与大多数当前最先进的方法相比，具有更好的性能。源代码在www.example.com上发布https://github.com/alikm6/DEU-Net。
关键字：卷积神经网络，皮肤镜图像，皮肤病变分割，Transformer。
1引言
皮肤癌是一种广泛存在的潜在致命性疾病，主要有四种类型：基底细胞癌，通常由阳光照射和放射治疗引起，生长缓慢且很少扩散；鳞状细胞癌，通常由阳光照射或皮肤损伤引起，扩散的可能性为2-5%；默克尔细胞癌，一种罕见的高度侵袭性类型，起源于皮肤下的产癌细胞；黑色素瘤是最具侵袭性的类型，起源于黑素细胞，尽管只占病例的1%，但它是大多数皮肤癌相关死亡的原因。美国癌症协会（ACS）对2023年的预测预计仅在美国就有约97，610例新的黑色素瘤病例，其中约7，990例死亡由该疾病引起[1]。不过，如果能及早发现和诊断，预后会大大改善，可以简单地切除黑色素瘤，确保完全康复。早期诊断的 5 年存活率超过 99%，而晚期发现的 5 年存活率则骤降至 32%以下[2]。这些数据强调了精确医学图像分析在及时诊断和治疗皮肤疾病方面的重要作用。
皮肤镜是一种非侵入性皮肤病成像方式[3]，通过提供放大和照明来增强皮肤病变的可见性和清晰度。将特定材料应用于皮肤减少皮肤表面的光反射，使视觉特征更易辨别。利用皮肤镜成像的临床检查比仅基于独立观察的诊断更准确，将诊断敏感性指数提高了10-27% [4]。
一直以来，皮肤科医生都是通过皮肤镜图像直观地识别恶性黑色素瘤。然而，这种方法往往耗时且单调[5]，而且由于依赖于个人的专业知识，可能导致诊断不准确或不一致[6]。随着计算机视觉的出现，皮肤病变分割在皮肤病的计算机辅助诊断（CAD）中变得至关重要。这一进步有助于临床医生快速准确地解释皮肤镜图像，同时提供有见地的医学图像分析[7]。研究证实，准确的皮肤病变区域分割和随后的背景噪声降低提高了皮肤病学和计算方法的诊断准确性[8]、[9]、[10]。
然而，皮肤镜图像中皮肤病变的自动分割，旨在将其与周围健康皮肤区分开，是一项复杂且具有挑战性的任务。这种困难源于患者特定因素的多样性，包括皮肤颜色、纹理、病变大小、病变部位形状、病变和非病变区域之间的对比度，以及存在多种伪影，如阴影、反射、不均匀照明、体毛和气泡[11]。图1说明了这些挑战阻碍准确分割的几种皮肤病变。因此，深度学习算法必须达到高精度才能有效地处理皮肤病变分割任务。
传统的皮肤病变分割方法通常采用手工制作的方式，用基于特征的技术来区分病变边界和周围皮肤。这些技术包括阈值方法[13]，基于区域的方法[14]，基于聚类的方法[15]等。然而，这些方法通常缺乏稳定性和鲁棒性，导致分割结果不太理想，特别是在处理具有显著变化的病变时。此外，这些传统技术通常需要提取预定义的图像特征。深度学习方法已经开发出来以改善这些限制，利用卷积神经网络（CNN）来学习图像特征，从而增强分割性能。
在过去的几年里，一系列深度卷积神经网络，如全卷积网络（FCN）[16]和U-Net [17]，在许多领域得到了广泛的应用，特别是在医学图像分割领域。其中，U-Net 是一种常用的医学图像分割网络架构，由编码和解码路径组成。许多U-Net变体，包括U-Net++ [18]，3D U-Net [19]，V-Net [20]等，在采用各种成像技术的一系列医学图像分割任务中表现出卓越的性能。然而，这些方法往往忽略了关键的全局上下文信息，这是必要的准确的皮肤病变定位。本质上，像素的语义分割涉及在医学图像中具有实质意义的长范围依赖性，特别是对于描绘边界像素。因此，用全局上下文信息丰富特征图并理解医学图像内像素之间的长程依赖关系可以有助于更精确地定位和划分皮肤病变的边界，从而提高分割性能。
U-Net在提升众多医学分割任务的结果方面的实际效用主要归因于连接编码器和解码器的跳跃连接模块。这种编码器--解码器框架通过跳跃连接得到加强，使U-Net能够促进输入数据的低级和高级特征的有效提取。然而，在顺序采样过程中，空间和全局上下文信息的丢失可能会限制分割精度的提高。此外，解码阶段中依赖于较高级别的特征图的连续上采样通常会忽略嵌入较低级别的特征图中的复杂空间信息。因此，获取更多的全局上下文信息对于提高分割性能至关重要[5]。研究人员提出了各种策略来扩大受扩张卷积进步启发的感受野[21]，[22]。Lee等人[23]在整个网络中使用扩张卷积来解决模糊边界的问题，使得能够预测边界关键点图以操纵注意力模块。 此外，Wang 等人[24] 采用非局部交互模型，通过对给定特征图中所有位置的特征进行加权求和，计算特定位置的响应，旨在理解长程依赖关系。自注意的基本形式是非局部注意机制，假定其能够计算输入特征映射内存在的所有成对位置之间的相互关系。如今，Transformer模型[25]通过利用自注意机制有效地提取了长程依赖关系，这在自然语言处理和计算机视觉中已经证明是有益的。与非局部神经网络相比，Vision Transformer（ViT）[26]可以捕获具有多个并行注意力头的远程依赖关系。此外，Swin Transformer [27]使用移位窗口和分层特征融合，有效地处理数据中的远程依赖关系。此外，MaxViT [28]通过引入多轴自注意（Max-SA）块，在不损失非局部性的情况下，将ViT的计算复杂度从二次降低到线性。
在这项研究中，我们介绍了双编码器U-Net（DEUNet），这是U-Net的创新分割网络衍生物[17]，专门用于解决皮肤病变分割的复杂任务。从开创性的FAT-Net [5]中汲取灵感，我们的方法利用了包括卷积和Transformer分支的双编码器。这种双重框架允许我们同时提取局部特征和全局上下文信息，这是皮肤病变分割中的重要组成部分。为了优化从卷积和Transformer编码器的最后一层导出的特征的融合，我们采用了压缩和激励（SE）模块[29]。SE模块通过调整特征图内的通道权重来有效地激活更有效的通道并抑制不太有用的通道。
此外，受PCANet [30]的启发，并认识到数据蒸馏[31]和模型蒸馏[32]方法的成功，我们在网络测试阶段引入了集成测试时间增强技术。这种方法在测试阶段综合了来自多个模型和转换的见解，增强了模型的鲁棒性并提高了性能。最后，为了评估我们提出的方法的有效性，我们对四个独立的数据集进行了测试：ISIC 2016 [33]，ISIC 2017 [12]，ISIC 2018 [34]，[35]和PH2 [36]。结果证实了我们的新方法产生了期望的结果。我们的研究可以概括为以下主要贡献：
- 引入了一种新的网络DEU-Net，它融合了卷积网络和Transformer网络的优点，实现了上级皮肤病变分割。通过在我们的DEU-Net中使用双编码器取代传统U-Net架构的单分支编码器特性，我们可以捕获丰富的全局上下文信息以及局部特征，用于皮肤病变分割。
-
应用了综合测试时间增强技术，该技术整合了多个模型的预测和测试阶段的各种转换。这种方法增强了模型的稳健性和带来了卓越的结果。
-
使用ISIC 2016、ISIC 2017、ISIC 2018和PH2数据集，将我们的方法与现有方法进行了全面比较。我们的实验结果表明，我们的模型具有上级的准确性。实验结果验证了这种方法的有效性。
本文的结构如下：第二节介绍了相关的工作，第三节介绍了方法，第四节介绍了验证和结果，第五节介绍了讨论和限制，第六节给出了结论。
2相关工作
A.皮肤病变分割网络
在皮肤病变分割领域，传统方法主要依赖于从图像中提取的手工制作的低级特征。Celebi等人[37]提出了一种新的无监督方法，该方法利用统计区域合并算法来检测皮肤镜图像中的边界。Peruch等人[38]开发了一种皮肤病变分割系统，该系统模仿皮肤科医生遵循的过程，包括特征检测、降维、降噪、聚类和后处理。然而，这些基于特征的方法在选择鉴别特征和确定合适的超参数方面存在挑战，限制了它们的发展。</
相关文章：
[U-Net-Dual]DEU-Net
论文题目：DEU-Net: Dual-Encoder U-Net for Automated Skin Lesion Segmentation 中文题目:DEU-Net：用于自动皮肤病变分割的双编码器U-Net 0摘要 皮肤病的计算机辅助诊断（CAD）在很大程度上依赖于皮肤病变的自动分割，尽管由于病变在形状、大小、颜色和纹理上的多样性以及…...
【数据结构】第五弹——Stack 和 Queue
文章目录 一. 栈(Stack)1.1 概念1.2 栈的使用1.3 栈的模拟实现1.3.1 顺序表结构1.3.2 进栈 压栈1.3.3 删除栈顶元素1.3.4 获取栈顶元素1.3.5 自定义异常 1.4 栈的应用场景1.改变元素序列2. 将递归转化为循环3. 四道习题 1.5 概念分区 二. 队列(Queue)2.1 概念2.2 队列的使用2.3…...
LSTM如何解决梯度消失问题
LSTM如何解决梯度消失问题 一、传统RNN的梯度消失困境 在标准RNN中，隐藏状态更新公式为： h t tanh ( W h h h t − 1 W x h x t b h ) h_t \tanh(W_{hh}h_{t-1} W_{xh}x_t b_h) httanh(Whhht−1Wxhxtbh) 梯度计算通过链式法则展…...
什么是管理思维？
管理思维是指在管理活动中形成的系统性、战略性和创造性的思考方式，帮助个人或团队更高效地达成目标。它不仅适用于企业管理，也适用于个人成长、项目执行和复杂问题解决。以下是关于管理思维的核心内容： 一、管理思维的核心特征 1. 系统性思…...
缓存与内存；缺页中断；缓存映射：组相联
文章目录 内存（RAM）与缓存（Cache）Memory Management Unit缺页中断 多级缓存缓存替换策略缓存的映射方式 内存（RAM）与缓存（Cache） 缓存： CPU 内部或非常靠近的高速存储&a…...
12.5/Q1，GBD高分文章解读
文章题目：Global, regional, and national burdens of early onset pancreatic cancer in adolescents and adults aged 15-49 years from 1990 to 2019 based on the Global Burden of Disease Study 2019: a cross-sectional stud DOI：10.1097/JS9.000…...
路由交换网络专题 | 第六章 | OSPF | BGP | BGP属性 | 防环机制
目录 拓扑图 （1）AS 400 内部使用 OSPF 路由协议，使 PC2 访问 PC3 的路径优先选择 AR2-AR4-AR3。 （2）AS 400 内部使用 RIP 路由协议，使 PC2 访问 PC3 的路径优先选择 AR2-AR4-AR3。 （3&#…...
ubuntu 安装 redis server
ubuntu 安装 redis server sudo apt update sudo apt install redis-server The following NEW packages will be installed:libhiredis0.14 libjemalloc2 liblua5.1-0 lua-bitop lua-cjson redis-server redis-toolssudo systemctl start redis-server sudo systemctl ena…...
基于 Spring Boot实现的图书管理系统
Spring Boot图书管理系统详细分析文档 1. 项目概述 本文档对基于Spring Boot实现的图书管理系统进行详细分析。该项目是一个典型的Web应用程序，采用了Spring Boot框架，结合MyBatis作为ORM工具，实现了图书信息的管理功能，包括图书…...
)
gradle可用的下载地址(免费)
这几天接手一个老项目，想找gradle老版本的，但一搜，虽然在CSDN上搜索出来一堆，但都是收费，有些甚至要几十积分(吃相有点难看了)。 我找了一个能访问的地址，特地分享出来，有需要的自取！…...
发送百度地图的定位
在vuephp写的聊天软件项目中，增加一个发送百度地图的定位功能 在 Vue PHP 的聊天软件中增加发送百度地图定位功能，需要从前端定位获取、地图API集成、后端存储到消息展示全流程实现。以下是详细步骤： 一、前端实现（Vue/Uni-app…...
滑动窗口学习
2090. 半径为 k 的子数组平均值 题目 问题分析 给定一个数组 nums 和一个整数 k，需要构建一个新的数组 avgs，其中 avgs[i] 表示以 nums[i] 为中心且半径为 k 的子数组的平均值。如果在 i 前或后不足 k 个元素，则 avgs[i] 的值为 -1。 思路…...
python数据分析（二）：Python Pandas索引技术详解
Python Pandas索引技术详解：从基础到多层索引 1. 引言 Pandas是Python数据分析的核心库，而索引技术是Pandas高效数据操作的关键。良好的索引使用可以显著提高数据查询和操作的效率。本文将系统介绍Pandas中的各种索引技术，包括基础索引、位…...
（15）VTK C++开发示例 --- 生成随机数的首选方法
文章目录 1. 概述2. CMake链接VTK3. main.cpp文件4. 演示效果 更多精彩内容👉内容导航 👈👉VTK开发 👈 1. 概述 vtkMinimalStandardRandomSequence 是 VTK（Visualization Toolkit）库中的一个类，…...
华为S系列交换机CPU占用率高问题排查与解决方案
问题概述 在华为S系列交换机(V100&V200版本)运行过程中，CPU占用率过高是一个常见问题，可能导致设备性能下降甚至业务中断。根据华为官方维护宝典，导致CPU占用率高的主要原因可分为四大类：网络攻击、网络震荡、网络环路和硬件…...
为啥低速MCU单板辐射测试会有200M-1Ghz的辐射信号
低速MCU（如8位或16位单片机）单板在辐射测试中出现 200MHz~1GHz的高频辐射信号，看似不合理，但实际上是由多种因素共同导致的。以下是详细原因分析及解决方案： 1.根本原因分析: (1) 时钟谐波与开关噪声 低速MCU的时钟谐…...
docker本地虚拟机配置
docker 下载安装 yum install -y docker 如果报错 mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo yum clean all yum makecache 修改docker 仓…...
【随机过程】柯尔莫哥洛夫微分方程总结
柯尔莫哥洛夫微分方程：用“水流扩散”理解概率演化 1. 核心思想 柯尔莫哥洛夫微分方程（Kolmogorov Equations）是描述**连续时间马尔可夫过程（CTMC）**中概率分布随时间演化的工具。 前向方程（Fokker-Planc…...
AI领域：MCP 与 A2A 协议的关系
一、为何会出现MCP和A2A 协议是非常重要的东西，只有大家都遵循统一的协议，整体生态才好发展，正如有了HTML，互联网才快速发展，有了OpenAPI， API才会快速发展。 Agent目前是发展最快的领域，从最初…...
重学React（一）：描述UI
背景：React现在已经更新到19了，文档地址也做了全面的更新，上一次系统性的学习还是在16-17的大版本更新。所以，现在就开始重新学习吧～ 学习内容： React官网教程：https://zh-hans.react.dev/lea…...
代理模式（Proxy Pattern）详解：以延迟加载图片为例
在日常开发中，是否遇到过以下问题： “程序启动时图片太多，加载太慢！” “用户还没看到图片就已经开始加载了，性能浪费！” 此时，代理模式（Proxy Pattern）便派上了用场。本…...
Power BI企业运营分析——数据大屏搭建思路
Power BI企业运营分析——数据大屏搭建思路 欢迎来到Powerbi小课堂，在竞争激烈的市场环境中，企业运营分析平台成为提升竞争力的核心工具。 整合多源数据，实时监控关键指标，精准分析业务，快速识别问题机遇。其可视化看…...
HCIP-H12-821 核心知识梳理 （5）
Portal 认证场景中 AC 与 Portal 服务器通信使用的 Portal 协议基于 TCP；HTTP/HTTPS 可作为接入与认证协议；缺省情况下，接入设备处理 Portal 协议报文及向 Portal 服务器主动发送报文的目的端口号均为 50100 VRRP 协议心跳报文缺省发送间隔为…...
从M个元素中查找最小的N个元素时，使用大顶堆的效率比使用小顶堆更高，为什么？
我们有一个长度为 M 的数组，现在我们想从中找出 最小的 N 个元素。例如： int a[10] {12, 3, 5, 7, 19, 0, 8, 2, 4, 10};从中找出 最小的 4 个元素。 正确方法：使用大小为 N 的「大顶堆」 原因分析： 我们想保留最小的 4 个元素…...
【AI工具】2025年主流自动化技术（供参考）
背景 前面完成了AutoIT的自动化操作的尝试，有惊喜有惊吓，就是能进行自动化控制，但是有点“笨”，于是就想找找同类好用的技术，有了这篇自动化技术比较分析的文档，资料参考了AI总结的内容。 autoit的使用&am…...
1.微服务拆分与通信模式
目录 一、微服务拆分原则与策略 业务驱动拆分方法论 • DDD（领域驱动设计）中的限界上下文划分 • 业务功能正交性评估（高内聚、低耦合） 技术架构拆分策略 • 数据层拆分（垂直分库 vs 水平分表） • 服务粒…...
【Java面试笔记：基础】4.强引用、软引用、弱引用、幻象引用有什么区别？
1. 引用类型及其特点 强引用（Strong Reference）： 定义：最常见的引用类型，通过new关键字直接创建。回收条件：只要强引用存在，对象不会被GC回收。示例：Object obj = new Object(); // 强引用特点： 强引用是导致内存泄漏的常见原因（如未及时置为null）。手动断开引用：…...
使用Python+OpenCV将多级嵌套文件夹下的视频文件抽帧为JPG图片
使用PythonOpenCV将多级嵌套文件夹下的视频文件抽帧为JPG图片 import os import cv2 import time# 存放视频文件的多层嵌套文件夹路径 videoPath D:\\videos\\ # 保存抽帧的图片的文件夹路径 savePath D:\\images\\if not os.path.exists(savePath):os.mkdir(savePath) vide…...
基于STM32的室内环境监测系统
目录 一、前言 二、项目功能说明 三、主要元器件 四、接线说明 五、原理图与PCB 六、手机APP 七、完整资料 一、前言 项目成品图片： 哔哩哔哩视频链接： 咸鱼商品链接： 基于STM32的室内环境监测系统商品链接 二、项目功能说明 基础功…...
乐迪电玩发卡查分与控制面板模块逻辑解析
本篇为《美乐迪电玩全套系统搭建》系列的第四篇，聚焦后台功能模块中的发卡与查分系统。针对运营侧常见需求（如玩家状态查验、补卡操作、积分调整等），本篇将完整剖析其 PHP 端实现逻辑、数据结构及权限管理机制。 一、模块结构与入…...
Spring 事务实现原理，Spring 的 ACID是如何实现的？如果让你用 JDBC 实现事务怎么实现？
Spring 事务实现原理 Spring 的事务管理基于 AOP（面向切面编程） 和 代理模式，通过以下核心组件实现： 事务管理器（PlatformTransactionManager） Spring 提供了统一的事务抽象接口（如 DataSource…...
网络原理 - 4（TCP - 1）
目录 TCP 协议 TCP 协议段格式 可靠传输 几个 TCP 协议中的机制 1. 确认应答 2. 超时重传 完！ TCP 协议 TCP 全称为 “传输控制协议”（Transmission Control Protocol），要对数据的传输进行一个详细的控制。 TCP 协议段格…...
SVT-AV1编码器中的模块
一 模块列表 1 svt_input_cmd_creator 2 svt_input_buffer_header_creator 3 svt_input_y8b_creator 4 svt_output_buffer_header_creator 5 svt_output_recon_buffer_header_creator 6 svt_aom_resource_coordination_result_creator 7 svt_aom_picture_analysis_result_creat…...
金融数据分析（Python）个人学习笔记（12）：网络爬虫
一、导入模块和函数 from bs4 import BeautifulSoup from urllib.request import urlopen import re from urllib.error import HTTPError from time import timebs4：用于解析HTML和XML文档的Python库。 BeautifulSoup：方便地从网页内容中提取和处理数据…...
子网划分的学习
定长子网划分（Fixed-length Subnetting） 也叫做固定长度子网划分，是指在一个IP网络中，把网络划分成若干个大小相等的子网，每个子网的子网掩码长度是一样的。 一、定长子网划分的背景 在早期的IP地址分配中࿰…...
Spark2 之 memorypool
cpp/core/memory/ArrowMemoryPool.cc cpp/core/memory/MemoryAllocator.cc VeloxMemoryManager cpp/velox/memory/VeloxMemoryManager.cc VeloxMemoryManager::VeloxMemoryManager(const std::string& kind, std::unique_ptr<AllocationListe...
短视频+直播商城系统源码全解析：音视频流、商品组件逻辑剖析
时下，无论是依托私域流量运营的品牌方，还是追求用户粘性与转化率的内容创作者，搭建一套完整的短视频直播商城系统源码，已成为提升用户体验、增加商业变现能力的关键。本文将围绕三大核心模块——音视频流技术架构、商品组件设计、…...
IO流详解
IO流 用于读写数据的（可以读写文件，或网络中的数据） 概述 I指 Input，称为输入流：负责从磁盘或网络上将数据读到内存中去 O指Output，称为输出流，负责写数据出去到网络或磁盘上 因此ÿ…...
linux下使用wireshark捕捉snmp报文
1、安装wireshark并解决wireshark权限不足问题 解决linux普通用户使用Wireshark的权限不足问题_麒麟系统中wireshark 运行显示权限不够-CSDN博客 2、Linux下安装并配置SNMP软件包 （deepseek给出的解答，目前会产生request包，但是会连接不上&a…...
ClickHouse 设计与细节
1. 引言 ClickHouse 是一款备受欢迎的开源列式在线分析处理 (OLAP) 数据库管理系统，专为在海量数据集上实现高性能实时分析而设计，并具备极高的数据摄取速率 1。其在各种行业中得到了广泛应用，包括众多知名企业，例如超过半数的财…...
Spring Boot 启动生命周期详解
Spring Boot 启动生命周期详解 1. 启动阶段划分 Spring Boot 启动过程分为 4个核心阶段，每个阶段涉及不同的核心类和执行逻辑： 阶段 1：预初始化（Pre-initialization） 目标：准备启动器和环境配置关键类&am…...
使用Java对接StockTV全球金融数据API。马来西亚金融数据API
以下是一篇关于如何使用Java对接StockTV API的教程博客，基于您提供的接口文档编写： 使用Java对接StockTV全球金融数据API 一、API简介 StockTV提供覆盖全球40交易所的实时金融市场数据，包括： 股票：印度、美股、A股等…...
逐位逼近法计算对数的小数部分
逐位逼近法（Bit-by-Bit Approximation）是一种通过 迭代和位操作 高效计算数学函数（如对数、平方根等）的方法。它特别适用于 不支持浮点运算的环境（如区块链智能合约），因为所有计算均通过 整数乘…...
SpringbootWeb开发（注解和依赖配置）
Lombok 工具 Spring Web web开发相关依赖 MyBatis Framework MyBatis驱动 MySQL Driver MySql驱动包 Restful 风格 Slf4j 记录日志对象 RequestMapping(value “/depts”, method RequestMethod.GET) //指定请求方式为GET method 指定请求方式 GetMapping 限定请求方式为Get…...
【AI News | 20250422】每日AI进展
AI Repos 1、no-ocr 不需要复杂文本提取的 AI 文档处理工具，只需上传 PDF 文件，即可快速搜索或询问关于多个文档集合中的内容，无需依赖传统 OCR 技术，大大提升文档分析效率。创建和管理 PDF/文档集合，按"案例&qu…...
110. 平衡二叉树
目录 一、问题描述 二、解题思路 三、代码 四、复杂度分析 一、问题描述 给定一个二叉树，判断它是否是 平衡二叉树 二、解题思路 ✅ 平衡二叉树的定义 一棵二叉树是平衡的，满足以下两个条件： 左子树是平衡二叉树； 右子树…...
yarn的介绍与操作，yarn和npm的选择
🧶 一、Yarn 是什么？ Yarn 是由 Facebook（Meta）开发的 JavaScript 包管理工具，用于替代 npm，解决它在早期版本中存在的一些问题。 ✅ Yarn 的优势（v1.x）： ὎…...
人工智能赋能医疗影像诊断：开启精准医疗新时代
在当今数字化、智能化飞速发展的时代，人工智能（AI）技术正逐渐渗透到各个行业，其中医疗领域更是成为了 AI 技术大展身手的重要舞台，而医疗影像诊断作为医疗行业中的关键环节，正因 AI 的赋能而发生着深刻变革…...
【汽车ECU电控数据管理篇】S19文件格式解析篇章
一、S19格式是啥 在电控文件管理的初期阶段，我首次接触到的是 A2L 和 HEX 文件。其中，A2L 文件主要承担着描述性功能，它详细地描述了各种参数和配置等相关信息。而 HEX 文件则是一种刷写文件，其内部明确记录了具体的地址以及对应的…...
快速定位达梦缓存的执行计划并清理
开发告诉你一个sql慢，你想看看缓存中执行计划时，怎么精准快速定位？ 可能一般人通过文本内容模糊搜索 select cache_item, substr(sqlstr,1,60)stmt from v$cachepln where sqlstr like %YOUR SQL STRING%; 搜出来的内容比较多，研…...