前言

大家好，我是 ZachOn1y，一名计算机专业的大学生。在探索知识的旅程中，我开启了自己的博客，希望将本科阶段所学的知识与技术分享出来，助力更多同学，与大家携手共进。2024 年，对我来说是充实且意义非凡的一年，这一年里，我不仅在技术的海洋中奋力遨游，还在个人成长与知识分享的道路上迈出了坚实的步伐，更在前沿技术的实践领域收获了宝贵经验。

年度创作回顾：技术深耕与分享

数据库技术：MySQL 与 MyBatis

2024 年我在 MySQL 和 MyBatis 技术上进行了深度挖掘。在 MySQL 方面，从数据库设计的前期规划，包括如何进行需求分析、绘制 ER 图，到后期的性能优化，我都进行了全面的分享。在索引优化部分，通过实际的查询语句执行计划分析，展示了不同索引策略对查询效率的影响。例
如，在一个包含大量用户信息的数据库表中，对比添加普通索引和唯一索引后的查询性能差异。

而在 MyBatis 和 MyBatis-Plus 框架的分享中，我详细介绍了如何通过配置文件和注解方式实现高效的数据持久化操作。同时，还深入讲解了如何利用 MyBatis-Plus 的代码生成器功能，快速生成基础的 CRUD 代码，大大简化了开发流程。这些文章发布后，收到了许多开发者的好评，他们表示在实际项目中运用这些知识，提高了开发效率。

Java 及相关技术栈

之后，我将精力集中在 Java 基础知识的梳理上。从基础语法开始，每一个关键知识点都搭配简洁的代码示例，帮助初学者能快速上手并理解。例如，讲解变量和数据类型时，通过简单的数学运算程序展示不同数据类型的使用场景。在设计模式部分，我结合实际的企业级项目案例，深入浅出地阐述了单例模式、工厂模式等常见设计模式的应用场景和优势。

随着系列文章的推进，我开始深入探讨多线程、并发编程等高阶主题。在讲解多线程时，为了让读者更好地理解线程安全问题，我以银行转账系统为例，详细分析了在多线程环境下可能出现的数据不一致问题，以及如何通过加锁、使用并发工具类等常见解决方案来确保线程安全。这些文章不仅解决了读者在实际开发中的困惑，还收到了许多读者反馈，他们表示通过这些案例对多线程编程有了更深刻的理解。

计算机网络：构建网络知识体系

计算机网络是技术领域的基石，在自己深入学习计算机网络的相关知识过后，我通过一系列文章，从网络基础概念，如 IP 地址、子网掩码的原理，到网络协议的深入解析，逐步构建起一个完整的网络知识体系。在讲解 TCP/IP 协议栈时，我结合网络抓包工具 Wireshark，详细分析了 TCP 三次握手、四次挥手的工作原理和数据传输过程。

通过实际抓取的网络数据包截图，直观展示了每个阶段的数据交互情况，让抽象的网络知识变得更加易于理解。这些文章不仅为网络工程师提供了参考，也帮助其他技术人员更好地理解网络在系统架构中的作用，在实际开发中能够更准确地定位和解决网络相关问题。

思维方式的转变：构建技术知识体系的桥梁

在学习过程中，我逐渐意识到思维方式的转变是成长的关键。不再是孤立地学习各个技术点，而是主动去构建知识之间的联系。比如在学习计算机网络时，我会思考网络中的 TCP/IP 协议如何影响数据库的远程连接，以及 Java 应用如何通过网络优化数据传输性能。这种思维方式的转变，让我在面对技术难题时，能够从不同的技术维度去分析问题。有一次在优化一个分布式系统的性能时，我综合运用了 Java 多线程、数据库索引优化以及计算机网络的知识，从多个层面入手，成功解决了系统响应缓慢的问题。

项目实践：人工智能与智慧医疗的碰撞

2024 年，我有幸参与了基于人工智能图像识别技术的智慧医疗项目。在这个项目中，我们运用了 YOLOv8、LRRF - NAF、Res - net、Transformer 等技术，实现了对医学影像的精准识别和分析。这不仅是技术的挑战，更是对社会责任的担当。回顾这一年，人工智能领域的图像识别技术在智慧医疗方向的发展可谓是突飞猛进。

在项目实践过程中，我遇到了许多技术难题。在图像数据的预处理阶段，由于医学影像数据的特殊性，如低对比度、噪声干扰等，需要采用特殊的图像增强算法。我们尝试了多种方法，如直方图均衡化、自适应滤波等，经过反复实验和对比，最终确定了最适合的预处理方案。在模型的优化与调参方面，通过调整学习率、正则化参数等，不断提高模型的准确率和泛化能力。

在医学影像分析领域，我们与某医院的合作项目中，以往医生们查看肺部 CT 来寻找潜在病变时，就如同在茫茫大海里捞针，完全依赖个人经验和眼力，效率低下不说，还特别容易遗漏一些细微的病变。而引入 YOLOv8 之后，局面得到了极大的改善。它能够在短短几分钟内快速处理完一份 CT 影像，精准圈出疑似病变区域，为医生提供极具价值的关键线索。据该医院反馈，原本初步诊断一份肺部 CT 影像需要耗费 30 分钟，现在短短 10 分钟以内就能完成，诊断效率提升了整整 2 倍。这对于分秒必争的医疗救治工作来说，无疑是一场巨大的变革，为患者争取到了更多宝贵的治疗时间。

在病理分析方面，在病理科的医生和我们分享：以往在分析细胞切片，判断细胞是否病变时，不同医生由于个人经验和判断标准的差异，得出的结论往往不尽相同，主观性非常强。我们利用 LRRF - NAF 技术后，精准识别细胞形态、结构上极其细微的变化，准确分析出病变特征，经实际数据验证，其准确率相比人工判断提升了 15%。

还有在医学图像分割领域，我们与研究生学长合作，共同实现了一个脑部 MRI 图像分割系统，我们基于 Res - net 网络模型，我们将分割时间从 1-2 个小时大幅缩短到半小时以内，还能清晰、准确地划分出脑部各个组织和病变区域。这为脑部疾病的诊断提供了更为精确的影像依据，同时也为手术规划提供了高精度的图像支持，大大提高了手术的成功率和安全性。

展望 2025 年，我坚信图像识别技术在智慧医疗领域还将带来更多的惊喜。例如，结合更先进的传感器技术，实现对患者健康状况更便捷、更精准的实时监测，让疾病能够在早期就被发现和干预；与更多医疗细分领域进行深度融合，如康复医学、老年医学等，推动整个医疗行业实现全方位的变革。

未来，我也将在智慧医疗领域继续深耕，探索更多的可行技术，这些实践经验、心得体会分享在博客中，希望能够为其他从事人工智能领域的开发者提供参考。

生活与博客的融合与平衡：生活是创作的源泉

在忙碌中寻找平衡

在学习和生活的双重压力下，平衡博客创作的时间确实是一项巨大的挑战。我学会了利用碎片化时间，比如在课余时间阅读技术文档，午休时间思考文章大纲。周末和节假日，我会专门留出时间进行文章撰写和整理。为了提高效率，我制定了详细的计划，合理分配时间，避免拖延。同时，我也注重劳逸结合，保持良好的生活作息，以更好的状态投入到博客创作中。

可以说，博客创作帮我养成了良好的学习习惯

从生活点滴汲取技术灵感

生活中的点点滴滴都为我的博客创作提供了灵感。实践中的项目经验让我有了丰富的实际案例可以分享。在一个高并发项目中，遇到了并发性能瓶颈问题，通过一系列的优化措施，我将这个过程整理成文章分享给大家。生活中的挫折和困难也让我更加坚定在技术道路上前行的决心。

在遇到技术难题时，我会想起生活中克服困难的经历，激励自己不断尝试，永不放弃。将生活与博客融合，让我的创作更加贴近实际，也让我在技术分享中找到了生活的乐趣。

双向奔赴的知识旅程

博客创作中最让我感动的是读者的反馈。每一条评论、每一次点赞和收藏，都是我在博客创作道路上的养分。

有一位读者在学习 Java 多线程时遇到了困难，通过评论向我请教。我详细地为他解答，并根据他的问题专门写了一篇关于多线程常见问题及解决方案的文章。这种与读者的互动，不仅帮助了他人，也让我对知识有了更深入的理解。通过与读者的交流，我结识了许多志同道合的朋友，我们一起探讨技术难题，分享学习心得，共同在技术的道路上成长。

未来展望：躬行深耕，无限进步

展望 2025 年，我将继续在技术领域深耕。计划深入学习大模型相关技术，探索大模型在处理复杂任务下的实践可能。运用大模型对海量的医疗数据进行分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，通过大模型的多模态处理能力，提供更精准的诊断建议，助力医疗决策的智能化。

在博客创作方面，我希望能够将这些新技术以通俗易懂的方式分享给大家，为读者带来更前沿的知识。同时，我也期待能够与更多的技术爱好者合作交流，为技术社区的发展贡献自己的力量。

2024 年是充实而又意义非凡的一年，感谢 CSDN 平台提供的机会，感谢每一位支持我的读者。在未来的日子里，我将继续努力，在技术的海洋中乘风破浪，与大家共同成长！