年关将至，大家是不是都已经买好新衣服，做好新发型，糊弄好年终总结，买好回家车票准备和家人一起过年啦？...这么好看的电视剧和综艺，无论在哪里，都能遥控在手，天下我有。最后五天！就问你，还在等什么！...可以保证以及确定的，是我们用十二万分的努力为您的网站站岗的决心。 人生底事，来往如梭。待闲看秋风，洛水清波。 此情此景，愿我们的陪伴与这一点点心意，可以给这迷惘的季节带来一束有温度的光。
：cat 练习 6：find 练习 7：grep 练习 8：cut 练习 9：sed 练习 10：sort 练习 11：uniq 练习 12：复习 第三部分：数据结构 练习 13：单链表 练习 14：双链表...、从这里到哪里去 十三、答案 Python 网络编程学习手册 零、序言 一、网络编程与 Python 二、HTTP 与网络 三、起作用的 API 四、与电子邮件打交道 五、与远程系统交互 六、IP 和...、从文档、图像和浏览器中提取地理位置和元数据 十三、密码学与隐写术 十四、答案 精通 Python 系统管理脚本编程 零、前言 一、Python 脚本概述 二、调试和分析 Python 脚本 三、单元测试...十、调试技术 Python Web 爬取秘籍 零、前言 一、从爬取开始 二、数据采集与提取 三、处理数据 四、使用图像、音频和其他资源 五、爬取——行为准则 六、爬取挑战与解决方案 七、文本整理与分析...、使用画布小部件可视化数据 十三、使用 Qt 组件创建用户界面 十四、事件处理——信号和插槽 十五、理解 OOP 概念 十六、理解对话框 十七、理解布局 十八、网络和管理大型文档 十九、数据库处理 二十
对于像小菱方八面体这样的多面体，可以很容易看出哪里的面应该被分割才能让多面体保持连续性。...但是，很难能看出哪里的面需要被分割。这就是BSP树派上用场的地方了，因为它可以更近距离更清楚地看到应该在哪里分割多面体的面，并提供需要有新分割的坐标。...一旦决定了哪里的面可以被分割，可以从BSP树方法中得到的网格中提取坐标。 切割角？ 虽然我们有所有均匀多面体的精确坐标，有些多面体中相交的面使得很难决定在哪里分割多边形，尤其是在非凸多边形中。...很难分割的多面体范例包括扭棱十二合十二面体（snub dodecadodecahedron）、大后扭棱二十合三十二面体（great retrosnubicosidodecahedron）和大双斜方三十二面体...从可视化和计算两个方面考虑，很难找到哪里的面需要被分割才能生成有精确坐标和正确面朝向的原模型副本。
无论如何风口已来，迎难而上是国内很多创业者的品质，而只有深刻理解市场现状，才能少走弯路。 01 追逐浪潮从不是巨头的专利，大部分行业都讲究唯快不破。...2014年7月李研珠开始创业筹建汽车电商平台，起初平台叫“买好车”。...但一年之后，李研珠觉察到汽车行业的一些共性痛点，比如国内一些中小型汽车经销商车源和资金的问题，经过一番调研，最终“买好车”在2016年变成了“卖好车”，一字之差，2C到了2B。...“最困惑的是在2015年底，我们刚好做完了A轮融资，那个时候我们发现自己在做的2C的事情不对，路在哪里？100多人的团队很紧张。” 2C为何不行？...卖好车绝不是个例，越来越多的创业公司也将方向指向了B端市场，但是切入B端之前，要通过产业链的上下流来分析行业的痛点在哪里，对于创业公司来讲，靠融资不是长久之道，寻找行业的核心利润点才有的玩，找对核心利润点也是找对了核心痛点
FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二...算法 所以，可以说除了RPN，Faster R-CNN剩下的地方与Fast R-CNN是一样的， 那么理解Faster R-CNN的关键其实理解RPN。...13 13\times13 13×13 ，在哪里生成这些参考框呢...这些参考框不是在特征图上生成，而是在原图上，所以anchor size的选择一定是要考虑缩放前的原图的尺寸，因为最后anchor超过的图像大小，并没有意义。...所以RPN在做的是将每个点产生的9个参考框来映射原始图像，也就是通过4k个位置偏移输出和k个参考框，得到参考框在原始图像中的位置。
众所周知 建网站离不开域名和建站主机 但这两样东西大多都是需要付费的 这几天打算再建个网站 所以在西部数码里买好了一个域名（因为西数的域名便宜） 现在就差主机了 但钱买域名用光了 所以现在只能去度娘找下有没有免费的空间...算了……好心的我接着忍 毕竟主机是需要成本的 可以理解 于是我来到他们的域名注册地址 打算注册个域名 我想，既然有免费主机 域名不会很贵吧 毕竟对面西数最低的.top首年才卖3元 ...这也太随便了吧 我不禁对客服的真实性产生了怀疑…… 但这是官网上给的qq 应该没问题 但为了保险 我又问了一下 然后他说有很多客户要交流 没事的话就别找他了 （这个可以理解） 写到这里 ...我想吐槽的是 所谓的免空哪里去了 空间是免费了 但必须要捆绑域名？
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。...目标定位是指在图像中准确地定位目标的位置和大小，而目标分类则是对定位出的目标进行分类。 常见的目标检测算法包括基于区域的方法、单阶段检测方法、双阶段检测方法等。...双阶段检测方法则是将目标检测任务分为两个阶段，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、SPP-Net等。...三、图像识别 图像识别是将一张图像中的物体进行识别，即对图像中出现的每个物体进行标记和分类。与图像分类不同的是，图像识别任务需要对每个物体进行区分和分类，而不是将整个图像分类。...图像识别通常是指多标签分类，即每张图片可能属于多个类别。图像识别包括语义分割、实例分割、物体检测等类型，常见的语义分割如FCN模型、U-Net模型、3D U-Net 后续从哪里入手呢？
无论如何风口已来，迎难而上是国内很多创业者的品质，而只有深刻理解市场现状，才能少走弯路。 1 追逐浪潮从不是巨头的专利，大部分行业都讲究唯快不破。...2014年7月李研珠开始创业筹建汽车电商平台，起初平台叫“买好车”。...但一年之后，李研珠觉察到汽车行业的一些共性痛点，比如国内一些中小型汽车经销商车源和资金的问题，经过一番调研，最终“买好车”在2016年变成了“卖好车”，一字之差，2C到了2B。...“最困惑的是在2015年底，我们刚好做完了A轮融资，那个时候我们发现自己在做的2C的事情不对，路在哪里？100多人的团队很紧张。” 2C为何不行？...从上述两方面，做B端业务时，首先要摆脱的是传统的用户关系定位，从而转变为合伙人关系，跟用户感同身受，不仅帮助用户解决问题，更多的是在理解用户商业模式的基础上，从生产、交易、融资、物流仓储等各个环节寻找行业存在的问题
，明显也是为了蹭“双十二”热点，冲销量。...降价促销是冲量的杀手锏 手机公司年底大促销可以理解。...还有，电商平台开展的双十二购物节则与手机公司的冲刺目标不谋而合，电商平台要GMV，手机公司要销量，于是纷纷选在双十二前夕发新机，并刻意等到双十二发售。...这款手机此前得到市场验证，主打双摄旗舰，上市以来新用户超60%，在千元机中具有很强的竞争力，双11当天与魅蓝6销量合计突破了80万台。 ?...产品规划，魅族与魅蓝，小米与红米，华为与荣耀，都形成了双品牌结构，由专门的品牌负责销量冲击的任务。
所以去哪里找数据集呢？答案就在网上，比如你想做一个猫的图像识别程序，先去网上下载一堆猫的照片就是一个很不错的办法。今天就给大家介绍一个Python爬虫程序，可以从百度图片上面根据关键词爬取一些照片。...我们拿前十二张张结果和网页搜索结果做对比： ? 发现结果是一样的，也就是说代码完成了猫图片的下载。 大家可以依葫芦画瓢，去用代码下载自己想要的图片吧。...讨论 我们会发现，这个代码也会发生一些小失误，比如猫的第五十二张图片显示不出来： ? 还有下载下来的图片的数量是有限。...用爬虫结果直接完成一个图像识别程序。
处理重叠点 19 颜色使用的常见缺陷 20 冗余编码 21 多面板图形 22 标题，说明和表格 23 平衡数据和上下文 24 使用较大的轴标签 25 避免线条图 26 不要走向 3D 27 了解最常用的图像文件格式...TutorialsPoint NumPy 教程 NumPy 秘籍中文第二版 零、前言 一、使用 IPython 二、高级索引和数组概念 三、掌握常用函数 四、将 NumPy 与世界的其他地方连接 五、音频和图像处理...科学生态系统 精通 SciPy 零、前言 一、数值线性代数 二、插值和近似 三、微分与积分 四、非线性方程式和最优化 五、常微分方程的初值问题 六、计算几何 七、描述性统计 八、推断和数据分析 九、数字图像处理...CT 扫描的压缩感知 七、线性回归和健康结果 八、如何实现线性回归 九、PageRank 和特征值分解 十、实现 QR 分解 社交媒体挖掘 第一部分 数据挖掘 1 应了解的编程语言 2 从哪里获取数据...金融时间序列分析和预测 九、使用图的美国国内航班数据分析 十、最终思想 十一、附录 A：PixieApp 快速参考 Python 仿真建模实用指南 序言 第一部分：数值仿真入门 一、仿真模型简介 二、理解随机性和随机数
今天将分享16种腹部器官（肝脏，脾脏，左肾，右肾，胃，胆囊，食管，胰脏，十二指肠，结肠，小肠，肾上腺，直肠，膀胱，左侧和右侧股骨头）分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理...二、WORD2021任务 16种不同腹部器官（肝脏，脾脏，左肾，右肾，胃，胆囊，食管，胰脏，十二指肠，结肠，小肠，肾上腺，直肠，膀胱，左侧和右侧股骨头）分割。...标注包括肝脏，脾脏，左肾，右肾，胃，胆囊，食管，胰脏，十二指肠，结肠，小肠，肾上腺，直肠，膀胱，左侧和右侧股骨头。...2、分析ROI图像，得到图像平均大小是380x242x202，因此将图像缩放到固定大小256x224x192。...图像预处理，对图像进行截断（-800，800）再采用zscore方式进行归一化处理，再将数据分成训练集和验证集，对训练集进行5倍数据增强。
2.7.1 敏捷开发 敏捷介绍 敏捷的起源 敏捷软件开发宣言 敏捷开发十二原则 生命周期对比 敏捷开发的特点 敏捷的发展 敏捷的核心 敏捷的起源 2001年，17个老头子在一起一边滑雪，一边讨论工作，制定了...scrum-knowledge-library/agilevalues.html 个体和互动 高于 流程和工具 工作的软件 高于 详尽的文档 客户合作 高于 合同谈判 响应变化 高于 遵循计划 敏捷开发十二原则...可惜的是精益创业的思想产生比软件敏捷开发思维晚了整整11年 持续交付2.0 国内 DevOps 专家乔梁在2019年出版了《持续交付2.0：业务引领的DevOps精要》中提出双环模型强调“只有业务方能够以...：背后的真正需求 共创：业务，销售，开发人员一起思考解决方案 精炼，决策 构建 运行 监测：埋点 监测环节为精益创业中产品的验证提供数据支持，通过数据来反馈产品是否符合用户预期 敏捷的核心 变化来自于哪里...从2001年的敏捷宣言核心观点来看“拥抱变化”，多数的变化可以认为是需求 需求的变化有两种： 一种是需求没有变，是没有理解透（很多复杂的细分行业B端产品） 另外一种是提出需求的人自己没有想清楚（很多创新型产品
Datawhale开源 方向：自动驾驶、图像分割算法 自动驾驶中的重中之重就是能否真正做到帮助人们便捷、安全地出行，目前各大公司主要采用计算机视觉作为自动驾驶的技术底座，汽车如何分清楚哪里是路，哪里是人...，其中的核心技术就是图像分割。...自动驾驶场景理解领域具有影响力的一场赛事-全球计算机视觉顶会CVPR2021上AutoNUE挑战赛，今年获得冠军的图像语义分割算法就是百度飞桨团队的PaddleSeg，这个项目不仅涵盖了业界最主流的DeepLab...它可以通过一系列的绿色点（正点）和红色点（负点）实现对目标对象边缘精准的分割，可以用于图像编辑、半自动标注，从而实现精细化标注，抠图，辅助图像后期处理（例如PS）等场景应用。 ? ?...而PaddleSeg提供的全景分割算法--Panoptic DeepLab以简单的网络结构实现了精度、速度双超越，开创了全景分割算法新方向，也是当前Cityscape全景分割榜首采用的算法。
现在我们已经了解了目标检测，让我们转移到一个稍微高级的技术，称为图像分割。通过分析下图，我们可以很容易地理解目标检测和图像分割之间的区别。...现在我们有了目标检测和图像分割的概念。让我们进一步理解问题陈述。 2. 问题陈述 我们得到了一些产品的图像。有些产品有缺陷，有些没有。考虑到产品的图像，我们需要检测它是否有缺陷。...理解数据 该数据集包含两个文件夹 —— train和test。训练集由六类图像组成。每一类图像被分成两个文件夹，其中一个文件夹包含1000张无缺陷图像，另一个文件夹包含130张有缺陷图像。...数据预处理 6.1 准备图像数据和分割蒙版 现在我们需要为每个图像准备图像数据和相应的分割掩模。我们把图片分成十二个文件夹。让我们来看一些图片。...在收缩路径的末端，模型将理解图像中出现的形状、模式、边缘等，但它丢失了“在哪里”出现的信息。 由于我们的问题是获取图像的分割映射，我们从压缩路径中获得的信息是不够的。
核心板使用 XILINX Zynq UltraScale+ CG 芯片 ZU3CG 的解决方案，它采用 ProcessingSystem(PS)+Programmable Logic(PL)技术将双核ARM... DP 输出接口 1 路标准的 Display Port 输出显示接口，用亍视频图像的显示。最高支持 4K@30Hz 戒者 1080P@60Hz 输出。...底板上有 1 个电源挃示灯， 6 个用户挃示灯（其中 1 个双色灯） , 1 个USB3.0 挃示灯， 1 个 DP 挃示灯和 2 个串口挃示灯。...AMP 第八章 DisplayPort 第九章网络远程更新QSPI Flash 第十章实时时钟RTC 第十一章 DMA传输示例 第十二章 CAN接口的使用 SDK开发高级篇 第一章 PS点亮PL的LED...Creator 第七章 gpio控制led 第八章 QT 库使用 第九章 OpenCV应用（USB摄像头显示） 第十章添加开机自启动脚本及用户文件 第十一章制作QSPI Flash启动的Linux 第十二章
浏览器对电商商品页面进行内容提示，看上去它正在充当裁判角色，它的边界究竟在哪里？ 浏览器打假助手初心：保障网购安全 315即将来临，各家企业如履薄冰，生怕自己成为众矢之的。...网购时需要练就一双“火眼金星”，要对不断升级的刷评论、刷销量、卖假货伎俩。而且交易之后出现问题还有维权流程长、成本高诸多问题。...假货是最不能容忍的问题，打假助手可以在消费者权益被侵犯前、交易达成前进行提醒，提升网购安全，在双十一、双十二期间都在用户当中产生了不错的口碑。...浏览器的边界在哪里？ PC互联网这几年一直有被移动互联网挤压的感觉。因此一些在PC端发生着变化的产品，并没有被外界太多重视，比如浏览器。...内容浏览器时代，它对阅读体验负责，追求更快的渲染，Chrome出现了、搜狗预取引擎出现了；追求更好的兼容，双核浏览器开始普及了；追求更好的交互，多标签浏览器出现了；追求更多的功能，开始支持第三方插件。
今天将分享多模态腹部多器官分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...AMOS2022数据集示例说明，提供了 500 例 CT 和 100 例MRI 以及 15 个腹部器官的体素级别注释， 包括脾脏、右肾、左肾、胆囊、食道、肝脏、胃、主动脉、下腹部腔静脉、胰腺、右肾上腺、左肾上腺、十二指肠...，任务 1 旨在全面评估不同分割方法在大规模和多样性 CT 扫描中的性能，共有 500 例注释展示了 15 个器官（脾脏、右肾、左肾、胆囊、食道、肝脏、胃、主动脉、下腔静脉、胰腺、右肾上腺、左肾上腺、十二指肠...共500张CT和MRI，标注了15个器官（脾、右肾、左肾、胆囊、食道、肝、胃、主动脉、下腔静脉、胰腺、右肾上腺、左肾上腺、十二指肠、膀胱、前列腺） /子宫）呈现。...根据这个bounding box将原始图像和标注图像的ROI提取出来。 2、分析ROI图像信息，得到图像平均大小是502x328x145，因此将图像缩放到固定大小256x256x256。
咱们今天就来一起看看，这些项目到底牛在哪里，能给我们带来什么实际好处。...Day 2: DeepEP — 让AI专家们"心灵感应"的神器 第二天，DeepSeek推出了DeepEP，这绝对是比OpenAI的十二天直播还要硬的硬货。...地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepEP 为了让这个复杂的东西变得好理解，我想到了一个比喻： 在一个MoE (混合专家)模型里，有256个专家，各自擅长不同领域。...实际性能表现也确实惊人： 高带宽通信核心 超低延迟(仅186微秒) 基于钩子的通信-计算重叠方法，让GPU能边传数据边计算 还记得去年OpenAI那十二天连弹的产品发布会？营销先行，产品姗姗来迟。...Day 4: 双剑合璧 — DualPipe和EPLB让AI效率再上新台阶 第四天，DeepSeek一口气开源了两个项目：DualPipe和EPLB。
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