当前位置：首页 > news >正文

2024年认证杯SPSSPRO杯数学建模B题(第二阶段)神经外科手术的定位与导航全过程文档及程序

news 来源：原创 2025/7/20 10:06:09

2024年认证杯SPSSPRO杯数学建模

B题神经外科手术的定位与导航

原题再现：

人的大脑结构非常复杂，内部交织密布着神经和血管，所以在大脑内做手术具有非常高的精细和复杂程度。例如神经外科的肿瘤切除手术或血肿清除手术，通常需要将颅骨打开一个（或几个）圆形窗口，将病变部位暴露在术野中。但当病变部位较深时，就必须将上方的脑组织进行一定程度的牵拉、移位。这种牵拉和移位的幅度不能太大，而且具有损伤脑组织的风险。所以医生需要仔细设计手术方案，才能在尽量减小损伤的前提下完成手术目标。现在有CT或核磁共振等成像手段可以对颅内区域进行准确的透视和三维定位。但是在打开颅骨后，由于打开部位的颅骨约束作用消失，而且脑组织是柔软的，所以脑组织会产生一定程度的变形、移位，甚至在一定程度上膨出，以至于病变部位的位置发生了改变。如果想要在术中实时进行透视和定位，需要复杂的设备，术者也需经过特殊的训练，这都使得此类手术尚未完全普及。所以我们需要设计一个合理的数学模型，较为精细地预测手术部位在开颅后的位置改变情况。我们一定能够取得的数据是：
1. 术前的CT成像结果，这包含了颅腔的三维形状以及手术部位在三维空间中的位置（在建模时可自行寻找并使用典型的颅脑CT成像数据）；
2. 术前的颅内压；
3. 在颅骨上打开的窗口的大小以及位置；
4. 开颅后在颅骨窗口处可观察到的脑组织膨出高度（通常以mm计）;
5. 在术前可以测量得到的其他生理指标。
请你和你的团队建立合理的数学模型以解决下列问题。
第二阶段问题：
1. 假设患者的大脑中有一硬质占位性病变，我们通过术前的CT成像结果可以准确地知道它的位置。在术中可以测得颅内压。请尽可能精细地计算该占位性病变在开颅后的位移情况。
2. 假设患者的大脑中有一血肿区域（内容物为液态血液）。我们通过术前的CT成像结果可以准确地知道它的位置。在术中可以测得颅内压。请尽可能精细地计算该血肿在开颅后的位移和可能的形变情况。

整体求解过程概述(摘要)

神经外科手术，特别是涉及脑内深部病灶的手术，如肿瘤切除或血肿清除，面临着极高的技术挑战。这类手术要求在保护正常脑组织不受损伤的同时，精准定位并处理病灶。然而，开颅操作会导致颅内压变化，进而使脑组织发生难以预测的位移，影响术中病变位置的准确性，增加了手术难度和风险。为应对这一挑战，本文旨在通过综合考虑CT 图像、手术切口位置、脑组织力学特性、颅内压变化等因素，通过构建人工智能模型预测开颅后脑组织的位移情况。本文没有使用传统的有限元方法建模，有限元建模计算资源需求高、时间消耗长、非专业用户友好性极差，限制了其在临床环境中的广泛应用。而基于迁移学习的预训练-微调模型解决了这些问题，通过预先训练的模型共享参数后进行微调，极大的降低了运算资源以及数据需求量，对小样本问题友好；不需要丰富专业知识进行复杂物理建模分析，更好地服务于临床决策和手术规划。
我们分析了人工智能在医学图像领域的工作以及预测可行性，根据上述思想设计了通用医学影像预训练-微调模型，首先通过特征工程对105个特征进行处理，使用person相关系进行分析，通过向预训练模块输入颅脑等器官CT影像数据，使模型学习医学影像通用信息，共享预训练模块学习到的通用参数，再向模型输入少量肿瘤位移前后影像信息以及临床文本信息进行微调，使模型学习到更有针对性的细节信息。最后通过神经网络，输出目标转移到大脑某区域位置概率。
问题一，首先利用获取的CT图像获取占位性病变的精确尺寸、位置、形状以及与周围脑组织的关系，进行三维重建。对物理属性参数，如脑组织物理特性，粘弹性、颅内压、骨窗大小等特性进行分析，模拟硬质占位性病变位移范围，划定颅脑范围作为计算的输入参数。最后，通过医学影像预训练-微调模型预测位移概率。
问题二，血肿与问题一中的硬质占位性病变不同，可以简单理解为固体与液体的区别，我们通过分析液体动力学、固体力学以及脑组织的非线性弹性行为，分析了血肿在开颅手术后的位移和形变。根据脑组织的力学属性和血肿的流体力学属性设计了新的损失函数。通过修改微调信息，来预测血肿在开颅后的位移和形变。
最后，理想的神经外科手术导航系统应具备以下特点：提供高分辨率的实时影像引导，能够适应脑组织的动态变化，拥有精确的术中定位能力，并且便于外科医生操作，减少手术时间和并发症。随着计算机科学、图像处理技术、机器学习以及生物力学模型的不断进步，未来的神经外科手术有望实现更加个性化、精准的治疗方案，提高手术成功率并降低患者风险。

问题分析：

在分析本题的过程中我们注意到，整个脑部组织及其他人体特征的多样性。首先在题目中提到的数据，如表一所示。
在这里插入图片描述
针对数据问题：在Github的医学影像数据集集锦仓库1中，我们获得了具有各类模态以及各类器官约20个方向的80+个数据集。通过筛选选择了105个与本问题相关的参数，并且根据脑组的粘弹性等物理特性，开颅位置、大小以及膨出高度进行了数据模拟。
针对问题一：在各类器官影像数据量大，而相关肿瘤开颅位移影像数据量稀少的情况下，我们将颅内组织位置通过使用迁移学习的思路，利用人工智能的方法对硬质占位性病变在开颅后的位移情况进行预测。首先采取迁移学习中经典的预训练-微调模型，通过向预训练模块输入大量各种器官的CT影像数据，使预训练模块学习与CT影像相关的大量通用信息；其次，根据(Schirmer,Gieseetal.2019)的文章我们将全脑划分为10个不同的位置，我们将少量的包含肿瘤位移前后信息的三维数据以及文本信息数据，输入到模型中进行微调；最后，模型输出硬质占位性病变转移位置的概率，通过联合损失函数，留一交叉验证对测试数据进行验证，用ACC、F1分数、HausdorffDistance（豪斯多夫距离）对模型进行评估。
针对问题二：据脑组织的力学属性和血肿的流体力学属性，我们在问题一的基础上，仍然使用迁移学习进行预训练微调的方法，进行血肿位移和形变预测。在预训练模块不需要做任何改动，直接调用预训练模块的通用参数即可，对于微调模块，我们根据血肿的特性，通过分析液体动力学、固体力学以及脑组织的非线性弹性行为，设计了新的综合损失函数。最后通过模型预测血肿在开颅大致的位移和形变。根据已有的有限数据，我们可以通过计算机视觉模型来辅助判断出病变的类型。脑组织具有独特的生物力学特性，其中包括各向异性和粘弹性[1]，这些特性对脑部病变的诊断和研究至关重要。各向异性指的是脑组织在不同方向上的力学性能不同，而粘弹性则描述了脑组织在应力作用下的变形行为及其时间依赖性。通过对这些生物力学特性的分析和计算，我们可以粗略估计出肿瘤的位置偏移。
为了进一步提升预测的准确性和模型的泛化能力，我们采用迁移学习的方法。迁移学习是一种将已有知识应用到新的但相关问题上的技术。具体来说，我们使用目前已有关于出血性脑卒中的研究成果作为迁移学习的基础数据。这些研究成果包括大量的原始数据，这些数据经过充分的标注和分析，能够为我们的模型提供强大的先验知识基础。通过使用这些出血性脑卒中的原始数据，我们能够训练一个初始模型，该模型可以实现对血肿及水肿位置的预测。在此基础上，我们进一步将脑中病变及生理数据输入该模型，并对其进行微调。这一过程称为模型的微调（fine-tuning），旨在使模型更好地适应新的特定任务，从而提高其预测精度。通过这种方式，我们能够实现对病变位移的准确预测，为临床诊断和治疗提供有力的辅助工具。这一系列步骤展示了计算机视觉技术在医学影像分析中的巨大潜力，特别是在复杂脑部病变的诊断和治疗方面。

模型假设：

 假设获取的全部数据是准确无误的；
 假设脑组织的特性符合粘弹性这一材料属性的各项指标；
 假设颅骨内各个关联组织之间无相对运动；
 假设正常脑组织和病变组织均质地均匀；
 假设忽略脑中的微观结构；
 假设开颅过程是理想情况，一切操作均符合相关规范要求。

完整论文缩略图

在这里插入图片描述

全部论文及代码请见下方“ 只会建模 QQ名片” 点击QQ名片即可

部分程序代码：

import os
import torch
import torchvision as tv
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import argparse
import skimage.data
import skimage.io
import skimage.transform
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision.models as models
from PIL import Image
import cv2#提取某一层网络特征图
class FeatureExtractor(nn.Module):def __init__(self, submodule, extracted_layers):super(FeatureExtractor, self).__init__()self.submodule = submoduleself.extracted_layers = extracted_layersdef forward(self, x):outputs = {}for name, module in self.submodule._modules.items():if "fc" in name:x = x.view(x.size(0), -1)x = module(x)print(name)if (self.extracted_layers is None) or (name in self.extracted_layers and 'fc' not in name):outputs[name] = x# print(outputs)return outputsdef get_picture(pic_name, transform):img = skimage.io.imread(pic_name)img = skimage.transform.resize(img, (256, 256)) #读入图片时将图片resize成(256,256)的img = np.asarray(img, dtype=np.float32)return transform(img)def make_dirs(path):if os.path.exists(path) is False:os.makedirs(path)pic_dir = 'dataset/brain/train/1700.jpg'
transform = transforms.ToTensor()
img = get_picture(pic_dir, transform)
# 插入维度
img = img.unsqueeze(0)device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
img = img.to(device)net = models.resnet101(pretrained=True).to(device)dst = './feautures'
therd_size = 256myexactor = FeatureExtractor(submodule=net, extracted_layers=None)
output = myexactor(img)
#output是dict
#dict_keys(['conv1', 'bn1', 'relu', 'maxpool', 'layer1', 'layer2', 'layer3', 'layer4', 'avgpool', 'fc'])for idx,val in enumerate(output.items()):k,v = valfeatures = v[0]iter_range = features.shape[0]for i in range(iter_range):# plt.imshow(features.data.cpu().numpy()[i,:,:],cmap='jet')if 'fc' in k:  #不可视化fc层continuefeature = features.data.cpu().numpy()feature_img = feature[i, :, :]feature_img = np.asarray(feature_img * 255, dtype=np.uint8)dst_path = os.path.join(dst, str(idx)+'-'+k)make_dirs(dst_path)feature_img = cv2.applyColorMap(feature_img, cv2.COLORMAP_JET)if feature_img.shape[0] < therd_size:tmp_file = os.path.join(dst_path, str(i) + '_' + str(therd_size) + '.png')tmp_img = feature_img.copy()tmp_img = cv2.resize(tmp_img, (therd_size, therd_size), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)cv2.imwrite(tmp_file, tmp_img)dst_file = os.path.join(dst_path, str(i) + '.png')cv2.imwrite(dst_file, feature_img)

全部论文及代码请见下方“ 只会建模 QQ名片” 点击QQ名片即可

2024年认证杯SPSSPRO杯数学建模B题(第二阶段)神经外科手术的定位与导航全过程文档及程序

2024年认证杯SPSSPRO杯数学建模 B题神经外科手术的定位与导航原题再现： 人的大脑结构非常复杂，内部交织密布着神经和血管，所以在大脑内做手术具有非常高的精细和复杂程度。例如神经外科的肿瘤切除手术或血肿清除手术，通常需要…...

编程日记 2025/7/20 10:06:09

Linux程序性能分析

为什么程序会慢？ 在深入工具和方法之前，我们先来聊聊为什么程序会慢。一个程序主要在三个方面消耗资源： CPU时间 - 计算太多、算法效率低内存使用 - 内存泄漏、频繁申请释放内存 I/O操作 - 文件读写、网络通信太频繁今天我们主要聚焦C…...

编程日记 2025/7/6 2:07:20

【开题报告+论文+源码】基于SpringBoot的智能安全与急救知识科普系统设计与实现

项目背景与意义在全球范围内，安全与急救知识的普及已成为提升公众安全素养、减少意外伤害发生率、提高突发事件应对能力的重要举措。尤其是在当今社会，人们面临的生活、工作环境日益复杂，交通事故、火灾、溺水、突发疾病等各种意外事件的发生…...

编程日记 2025/7/20 9:48:47

Linux shift 命令使用详解

简介在 Bash 脚本中，shift 命令用于将命令行参数向左移动，有效地丢弃第一个参数并将其他参数向下移动。基础语法 shift [N]N（可选）→ 要移动的位置数。默认值为 1 示例用法移动参数 #!/bin/bash echo "Before shift…...

编程日记 2025/7/20 9:40:56

【C++网络编程】第5篇：UDP与广播通信

一、UDP协议核心特性 1. UDP vs TCP 特性 UDPTCP连接方式无连接面向连接（三次握手）可靠性不保证数据到达或顺序可靠传输（超时重传、顺序控制）传输效率低延迟，高吞吐相对较低（因握手和确认机制&…...

编程日记 2025/7/20 9:39:17

C++11QT复习（五）

文章目录 **Day6-2 成员访问运算符重载（2025.03.25）****1. 复习****2. 成员访问运算符重载****2.1 箭头运算符 (->) 重载****(1) 语法** **2.2 解引用运算符 (*) 重载****(1) 语法** **3. 代码分析****3.1 代码结构****3.2 代码解析****(1) Data 类**…...

编程日记 2025/7/20 9:42:03

Python项目-基于Python的网络爬虫与数据可视化系统

1. 项目简介在当今数据驱动的时代，网络爬虫和数据可视化已成为获取、分析和展示信息的重要工具。本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的网络爬虫与数据可视化系统，该系统能够自动从互联网收集数据，进行处理分析，并通过直观…...

编程日记 2025/7/20 9:54:32

SpringCloud Zuul 使用教程

SpringCloud Zuul 使用教程目录 Zuul 简介环境准备搭建 Zuul 网关 • 3.1 Maven 依赖 • 3.2 配置文件 • 3.3 启动类注解基本路由配置 • 4.1 简单路由 • 4.2 基于路径的路由 • 4.3 基于服务的路由Zuul 高级配置 • 5.1 过滤器配置 • 5.2 限流与熔断 • 5.3 负载均衡 •…...

编程日记 2025/7/20 9:39:19

介绍一款基于MinerU的PDF翻译工具

一。简介 Fast pdf translate是一款pdf翻译软件，基于MinerU实现pdf转markdown的功能，接着对markdown进行分割， 送给大模型翻译，最后组装翻译结果并由pypandoc生成结果pdf。 git地址： https://github.com/kv1830/fast…...

编程日记 2025/7/19 13:02:58

轻量级TLS反向代理工具TLS-reverse-proxy：打造安全通信桥梁

在数字化浪潮席卷全球的今天，数据隐私与传输安全已成为企业及个人的核心关切。TLS（传输层安全协议）作为互联网通信的"隐形卫士"，承担着保护数据在传输过程中不被窃取或篡改的重要使命。然而，对于许多传统服务…...

编程日记 2025/7/20 10:00:12

SQL问题分析与诊断（8）——前提

8.1. 前提与其他关系库类似，SQL Server中，当我们对存在性能问题的SQL语句进行分析和诊断时，除了获取该SQL语句本身外，还需要获取SQL语句相应的查询计划及其相关的数据环境。这里，所谓数据环境，具体是指SQ…...

编程日记 2025/7/20 9:48:46

关于cmd中出现无法识别某某指令的问题

今天来解决以下这个比较常见的问题，安装各种软件都可能会发生，一般是安装时没勾选注册环境变量，导致cmd无法识别该指令。例如mysql，git等，一般初学者可能不太清楚。解决这类问题最主要的是了解环境变量的概念&#x…...

编程日记 2025/7/15 5:45:01

如何处理不同输入类型（例如邮箱、电话号码）的验证？

处理不同输入类型（如邮箱、电话号码）的验证可以通过多种方法实现，包括使用 HTML5 内置验证、JavaScript/jQuery 自定义验证和正则表达式。以下是一些常用的验证方法和示例。 1. 使用 HTML5 内置验证 HTML5 提供了一些内置的输入类型，可以自动处理基本的验证。示例 <…...

编程日记 2025/7/19 20:04:56

Redis集群哨兵相关面试题

目录 1.Redis 主从复制的实现原理是什么? 详解补充增量同步 replication buffer repl backlog buffer 2.Redis 主从复制的常见拓扑结构有哪些? 3.Redis 复制延迟的常见原因有哪些? 4.Redis 的哨兵机制是什么? 主观下线和客观下线哨兵leader如何选出来的&#x…...

编程日记 2025/7/20 9:40:56

【CXX-Qt】4.1 extern “RustQt“

QObjects Properties Methods Signals #[cxx_qt::bridge] mod ffi {extern "RustQt" {} }extern “RustQt” 部分是 CXX-Qt 桥接的核心，用于声明 Rust 类型和签名，使其可用于 Qt 和 C。 CXX-Qt 代码生成器使用你的 extern “RustQt” 部…...

编程日记 2025/7/13 18:07:42

当 0 编程基础，用 ChatGPT 和 Cursor 开发同一应用时… ｜AI 开发初体验

求人不如求己。事情是这样的，前段时间，我看了本书，书里介绍了款应用，能计算财富自由价格，还能制定退休计划。结果，我迫不及待去下载这个应用时，发现这应用功能残缺，完全不可用。 …...

编程日记 2025/7/19 7:41:08

如何排查C++程序的CPU占用过高的问题

文章目录可能的原因程序设计的BUG系统资源问题恶意软件硬件问题通常步骤一个简单的问题代码在windows平台上如何排查Windows Process ExplorerWinDBG 在Linux平台如何排查使用TOP GDBPerf 可能的原因程序设计的BUG 有死循环低效算法与数据结构滥用自旋锁频繁的系统调用&a…...

编程日记 2025/7/16 16:49:08

数据库练习

完善t_hero表 -- 添加作者字段 alter table t_hero add author varchar(100);-- 更新数据update t_hero set author "曹雪芹" where id 1; update t_hero set author "曹雪芹" where id 2; update t_hero set author "曹雪芹" where id…...

编程日记 2025/7/20 10:03:51

nodejs-原型污染链

还是老规矩，边写边学，先分享两篇文章深入理解 JavaScript Prototype 污染攻击 | 离别歌《JavaScript百炼成仙》全书知识点整理-CSDN博客 Ctfshow web入门 nodejs篇 web334-web344_web334 ctfshow-CSDN博客 334-js审计 var express require(expr…...

编程日记 2025/7/20 9:36:34

无人机与AI技术结合的突破性应用场景

1. 自主导航与动态避障技术栈：SLAM 强化学习 (PPO算法) 代码示例（Python PyTorch）： import torch class DronePPO(torch.nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.actor torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear…...

编程日记 2025/7/20 9:44:08

jsBridge在vue中使用

创建jsBridge.js /* eslint-disable */ function connectWebViewJavascriptBridge (callback) {if (window.WebViewJavascriptBridge) {callback(window.WebViewJavascriptBridge)} else {document.addEventListener(WebViewJavascriptBridgeReady, function () { callback(wi…...

编程日记 2025/7/15 19:35:36

Windows下docker使用教程

docker安装镜像制作镜像加载容器创建更新镜像导出镜像 Windows10安装dockerdocker image制作docker 镜像加载docker 容器创建更新imageimage 导出为.tar文件 #以Windows10 、11为例 linux和Windows区别在于docker安装的程序是哪个操作系统的，后面的内容其实不变 …...

编程日记 2025/7/20 9:40:56

iOS：GCD信号量、同步、异步的使用方法

信号量的详细用法，可以用此方法进行队列管理 -(void)dispatchSignal{//crate的value表示，最多几个资源可访问dispatch_semaphore_t semaphore dispatch_semaphore_create(3);dispatch_queue_t quene dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORI…...

编程日记 2025/7/20 9:54:34

Nginx相关漏洞解析

一、CRLF注入漏洞原理：Nginx将传入的url进行解码，对其中的%0a%0d替换成换行符，导致后面的数据注入至头部，造成CRLF 注入漏洞 1、开环境 2、访问网站，并抓包 3、构造请求头 %0ASet-cookie:JSPSESSID%3D1 这样就可以…...

编程日记 2025/7/20 10:00:12

SpringCloud构建一个服务步骤

Spring Cloud是一个用于构建分布式系统的开源框架，可以帮助开发者快速构建各种云原生应用。下面是一个简单的步骤，展示如何使用Spring Cloud构建一个服务： 创建一个Spring Boot项目：首先需要创建一个Spring Boot项目作为基础。可以…...

编程日记 2025/7/16 2:08:35

MySQL中怎么分析性能？

MySQL中主要有4种方式可以分析数据库性能，分别是慢查询日志，profile，Com_xxx和explain。慢查询日志先用下面命令查询慢查询日志是否开启， show variables like slow_query_log;# 一般默认都是以下结果 ---------------------…...

编程日记 2025/7/17 15:28:02

MinGW与使用VScode写C语言适配

压缩包通过网盘分享的文件：MinGW.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1QB-Zkuk2lCIZuVSHc-5T6A 提取码: 2c2q 需要下载的插件 1.翻译找到VScode页面，从上数第4个，点击扩展（以下通此） 搜索---Chinese--点击---安装--o…...

编程日记 2025/7/18 14:48:23

k8s存储介绍（五）PV与PVC

在 Kubernetes（k8s）中，持久化存储（Persistent Storage）是一个非常重要的概念，因为 Pod 本身是无状态的，重启后会丢失数据。为了支持有状态应用，Kubernetes 提供了持久化存储的机制&a…...

编程日记 2025/7/17 4:34:04

LangChain开发（五）消息管理与聊天历史存储

文章目录消息存储在内存使用单参数session_id配置会话唯一键消息持久化到redis安装redis依赖安装redis调用聊天接口，看Redis是否存储历史记录裁剪消息总结记忆源码地址参考资料消息存储在内存我们展示一个简单的示例，其中聊天历史保存在内存中&…...

编程日记 2025/7/18 21:41:04

HTML 表单处理进阶：验证与提交机制的学习心得与进度（一）

引言在前端开发的广袤领域中，HTML 表单处理堪称基石般的存在，是构建交互性 Web 应用不可或缺的关键环节。从日常频繁使用的登录注册表单，到功能多样的搜索栏、反馈表单，HTML 表单如同桥梁，紧密连接着用户与 Web 应用…...

编程日记 2025/7/16 19:52:23

【文献25/03/26】Hyperspectral Image Transformer Classification Networks

高光谱图像Transformer分类网络 Hyperspectral Image Transformer Classification Networks | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore 摘要高光谱图像（HSI）分类是地球观测任务中的一项重要工作。卷积神经网络（CNN）凭借…...

编程日记 2025/7/16 21:49:22

数字转换（c++）

【题目描述】如果一个数 xx 的约数和 yy （不包括他本身）比他本身小，那么 xx 可以变成 yy ，yy 也可以变成 xx 。例如 44 可以变为 33 ，11 可以变为 77 。限定所有数字变换在不超过 nn 的正整数范围内进行，…...

编程日记 2025/7/18 5:48:42

WPF ContentPresenter详解2

ContentPresenter与ContentControl的区别 ContentControl 和 ContentPresenter 是 WPF 中两个相关的控件，但它们在用途和功能上有一些关键的区别。理解这两者的区别和联系有助于更好地设计和开发用户界面。 1. 类层次结构 ContentControl：位于 WPF 控件…...

编程日记 2025/7/17 13:12:36

【git】认识git的本地仓库

1.创建本地仓库 git init2. 配置本地仓库 git config user.name xxx git config user.email xxx3. 认识本地仓库创建完本地仓库后，目录下会有一个.git文件，这个就是本地仓库而创建本地仓库的目录叫做工作区，我们不能对.git文件进行任何手…...

编程日记 2025/7/15 10:55:39

正则表达式基本语法和Java中的简单使用

先来个例子 public static final Pattern CHINESE_PATTERN Pattern.compile("[\\u4e00-\\u9fa5]"); / 检测字符串是否包含汉字 String text "Hello 世界"; boolean hasChinese CHINESE_PATTERN.matcher(text).find(); // 返回 true// 提取所有汉字 Mat…...

编程日记 2025/7/16 21:35:10

【大模型】什么是循环神经网络（RNNs）

在人工智能（AI）的世界里，**循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**是一种非常强大的工具，特别适合处理序列数据。无论是语言、时间序列还是音乐，RNNs都能帮助我们理解和预测这些数据的…...

编程日记 2025/7/17 7:59:17

Leetcode 交错字符串

java solution class Solution {public boolean isInterleave(String s1, String s2, String s3) {//首先获取这三个字符串的长度int m s1.length();int n s2.length();int l s3.length();if(m n ! l) return false;//创建dp数组,dp[i][j]其含义是s3的前ij个字符是否可以由…...

编程日记 2025/7/11 23:45:47

Vue动态绑定：文本框、单选按钮、下拉列表、多选按钮

Vue 指令系列文章：《Vue插值：双大括号标签、v-text、v-html、v-bind 指令》《Vue指令：v-cloak、v-once、v-pre 指令》《Vue条件判断：v-if、v-else、v-else-if、v-show 指令》《Vue循环遍历：v-for 指令》《Vue事件处理：v-on 指令》《Vue表单元素绑定：v-model 指令》…...

编程日记 2025/7/16 1:32:56

MySQL - 数据库基础操作

SQL语句结构化查询语言(Structured Query Language)，在关系型数据库上执行数据操作、数据检索以及数据维护的标准语言。分类 DDL 数据定义语言(Data Definition Language)，定义对数据库对象(库、表、列、索引)的操作。 DML 数据操作语言(Data Manip…...

编程日记 2025/7/13 4:50:20

从入门到精通：SQL注入防御与攻防实战——红队如何突破，蓝队如何应对！

引言：为什么SQL注入攻击依然如此强大？ SQL注入（SQL Injection）是最古老且最常见的Web应用漏洞之一。尽管很多公司和组织都已经采取了WAF、防火墙、数据库隔离等防护措施，但SQL注入依然在许多情况下能够突破防线&#…...

编程日记 2025/7/16 23:54:51

关于优麒麟ukylin如何更换清华源以及ubuntu24.04安装gcc-i686-linux-gnu找不到包的问题

打算把这个文章当成一个调试Linux bug的汇总，会持续更新 1、关于优麒麟ukylin如何更换清华源 （1）首先打开命令行，切换root权限 su root 输入密码如果第一次使用ubuntu会提示密码不正确，输入 sudo passwd root …...

编程日记 2025/7/18 4:46:36

Spring Boot 自定义 Starter 组件的技术指南

1、简述 Spring Boot 通过 Starter 机制，让开发者可以快速集成第三方组件。在企业级开发中，我们常常需要封装自己的 Starter 组件，以提高代码复用性，简化配置，并实现可插拔的模块化开发。 Spring Boot Starter 机制 …...

编程日记 2025/7/16 15:12:19

基于Spring Boot的ONLY在线商城系统设计与实现的设计与实现（LW+源码+讲解）

专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导，欢迎高校老师/同行前辈交流合作✌。技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、小程序、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容：…...

编程日记 2025/7/17 18:21:07

HarmonyOS 之 @Require 装饰器自学指南

在 HarmonyOS 应用开发工作中，我频繁碰到组件初始化传参校验的难题。在复杂的组件嵌套里，要是无法确保必要参数在构造时准确传入，就极易引发运行时错误，而且排查起来费时费力。一次偶然的机会，我接触到了 Require 装饰…...

编程日记 2025/7/16 15:56:24

【Unity】 HTFramework框架（六十三）SerializableDictionary可序列化字典

更新日期：2025年3月26日。 Github 仓库：https://github.com/SaiTingHu/HTFramework Gitee 仓库：https://gitee.com/SaiTingHu/HTFramework 索引一、SerializableDictionary可序列化字典1.使用SerializableDictionary2.实现思路二、Serializ…...

编程日记 2025/7/19 23:49:52

JavaScript的性能优化指导

JavaScript 的性能优化可以从多个层面入手，涵盖代码执行效率、内存管理、DOM 操作、网络请求等。以下是一些关键优化策略： 一、代码执行优化减少作用域链查找避免在循环中频繁访问全局变量或深层嵌套的属性，将其缓存到局部变量中。 // 优化…...

编程日记 2025/7/17 14:01:05

如何在 Vue 项目中使用v - for指令进行列表渲染，如何优化其性能？

大白话如何在 Vue 项目中使用v - for指令进行列表渲染，如何优化其性能？ 在Vue项目里，咱们常常会碰到要把一组数据渲染成列表的状况。这时候，v-for指令就派上大用场啦！它能让咱们轻松地把数据数组里的每个元素渲染成对…...

编程日记 2025/7/14 22:31:27

Notepad++ 替换换行符为逗号

多行转一行，逗号分隔 SPO2025032575773 SPO2025032575772 SPO2025032575771 SPO2025032575771 SPO2025032575770为了方便快速替换，我们需要先知道这样类型的数据都存在哪些换行符。点击【视图】-【显示符号】-【显示行尾符】对于显示的行尾换行符【C…...

编程日记 2025/7/18 12:32:30