Dicom文件包含了诸多的元数据信息（比如像素尺寸，每个维度的一像素代表真实世界里的长度），Dicom文件即文件后缀为.dcm的文件。
GNU Libmicrohttpd是一个用来在项目中内嵌http服务器的C语言库，它具有以下几个非常鲜明的特点：
libmicrohttpd是一个小型的C语言库，用于创建HTTP服务器和客户端。它提供了HTTP 1.1协议的完整实现，包括持久连接、管道化请求、虚拟主机等特性。libmicrohttpd的特点是：
我们在工作的时候，有时需要使用大量的图片，百度其实是一个非常庞大的图片资源库，几乎涵盖了我们需要的所有种类的图片，今天我们就试着使用libmicrohttpd库的C++程序来写一个采集百度图片的程序，用于采集百度的图片，一起来学习一下吧。
之前介绍过Luna16肺结节检测竞赛的情况，接下来会做一系列项目的具体实现过程。首先附上该项目的Github链接：https://github.com/Minerva-J/DeepLung。
E:/105casesMask_Seg是总的数据文件夹，Cxxx文件夹存放的是每个病人mhd文件，文件名字就相当于后面的patient_name
上一节我们理解了业务，也就是我们这个项目到底要做什么事情，并定好了一个方案。这一节我们就开始动手了，动手第一步就是把数据搞清楚，把原始数据搞成我们可以用PyTorch处理的样子。这个数据不同于我们之前用的图片数据，像之前那种RGB图像拿过来做一些简单的预处理就可以放进tensor中，这里的医学影像数据预处理部分就要复杂的多。比如说怎么去把影像数据导入进来，怎么转换成我们能处理的形式；数据可能存在错误，给定的结节位置和实际的坐标位置有偏差；数据量太大我们不能一次性加载怎么处理等等。今天理解数据这部分处理的就是之前整个项目框架图的第一步，关于数据加载的问题。
此文档介绍 FreeRTOS 系统方案支持的常用软件调试方法，帮助相关开发人员快速高效地进行软件调试，提高解决软件问题的效率。
有关class file 的内容，这里不再赘述。你可以参阅此文：来自JVM的一封ClassFile介绍信。
状态搜索问题指由一种状态转换到到最终状态，求解中间需要经过多少步转换，或者说最小需要转换多少步，或者说有多少种转换方案。本文和大家聊聊八数码问题的IDA*算法解决方案，也是想通过此问题，深入理解IDA*算法的的底层思维逻辑。
安装完之后，首先读取原来的标注文件。这个文件里记录了1000多个结节的坐标和直径信息。
第 2 部分的结构与第 1 部分不同；它几乎是一本书中的一本书。我们将以几章的篇幅深入探讨一个单一用例，从第 1 部分学到的基本构建模块开始，构建一个比我们迄今为止看到的更完整的项目。我们的第一次尝试将是不完整和不准确的，我们将探讨如何诊断这些问题，然后修复它们。我们还将确定我们解决方案的各种其他改进措施，实施它们，并衡量它们的影响。为了训练第 2 部分中将开发的模型，您将需要访问至少 8 GB RAM 的 GPU，以及数百 GB 的可用磁盘空间来存储训练数据。
分享一位52CV粉丝Ellis开发的基于PyTorch的专注于医学图像分割的开源库，其支持模型丰富，方便易用。其可算为torchio的一个实例，作者将其综合起来，包含众多经典算法，实用性比较强。
很早之前在CentOS7下编译安装过陈硕的muduo库并且成功运行示例程序muduo-tutorial，但是今天从github上面下载muduo源代码确报错了,提示Boost库找不到，但是我明明安装过Boost1.69.0的 陈硕老师的Github为：https://github.com/chenshuo
Python中可以处理图像的module有很多个，比如Opencv，Matplotlib， Numpy， PIL以及今天要分享的SciPy。其他几个后续都会总结一下，今天主要是SciPy。SciPy是Python 中一个科学计算（线性代数，统计，优化等）的module，但它的功能不限于计算，还包括信号和图像处理。Python中科学计算比较有名还有Pandas，堪称数据处理中的“瑞士军刀”。其中Numpy和SciPy底层是用c语言实现的，所以速度很快，所以使用它们的频率非常高，经常会把数据处理成numpy数组
这个空间就相当于生成渲染模型的轮廓线，比如三维图像大小为（256x256x200），那么这个控件就会生成一个长宽高分别为256想x256x200的一个长方体框架
今天将分享CT图像肺结节自动诊断分析完整实现版本，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。
如果下边这个 IDEA 激活码过期失效了的话，大家可以关注微信公众号：Java团长，然后回复“ 激活码 ”即可获取最新 IDEA 激活码，公众号的激活码每24小时更新一次~
上一篇说了Java面向对象中的继承关系，在继承中说到：调用对象中的成员变量时，根据引用类型来决定调用谁，而调用成员方法时由于多态的存在，具体调用谁的方法需要根据new出来的对象决定，这篇主要描述的是Java中的多态以及利用多态形成的接口
肺癌是世界范围内癌症相关死亡的主要原因。在CT肺癌筛查中，需要对数百万的CT扫描进行分析，这对放射科医生来说是一个巨大的负担。因此，该竞赛期望更多自动化和先进的计算机算法进行肺结节的筛查和检测。
最近TKE集群的RBAC对象级权限控制功能已经全量上线了，新的RBAC模式下kubeconfig不再提供集群的token，都是通过证书进行认证，具体变化和使用可以参考文档https://cloud.tencent.com/document/product/457/46104，但是今天的重点不是RBAC的介绍和使用。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】ChatGPT调用众多开源AI模型，让HuggingFace给实现了。 前段时间，浙大微软团队提出的HuggingGPT在整个科技圈爆火。 这个大模型协作系统利用ChatGPT作为控制器，随意调用HuggingFace中的各种模型，以实现多模态任务。 让ChatGPT当「老板」，已经成为许多人看好的方向。 这不，该来的还是来了...... 全球最火的AI社区HuggingFace官方出品「Transformers Agent」，通过控制10万多个
今天将分享6个月婴儿多部位脑MRI分割挑战赛完整实现版本，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。
NiftyNet基础架构是使研究人员能够快速开发和分发用于分割、回归、图像生成和表示学习应用程序，或将平台扩展到新的应用程序的深度学习解决方案。
假期不再做源码赏析系列的更新，好好休息。但是昨天EOSPark发布了其API，让人眼前一亮，忍不住写了点。
本文介绍了一种基于深度学习的交通标志识别方法，该方法采用卷积神经网络（CNN）进行交通标志的分类和识别。首先，通过收集大量交通标志数据并进行预处理，提取出有用的特征。然后，使用CNN对这些特征进行训练和分类。实验结果表明，该方法能够有效地识别不同类型的交通标志，准确率达到99.1%。
文件标准是电子数据交换EDI的重要组成部分。简而言之，EDI标准（又称EDI文件格式）是管理B2B文件（如订单、发票和订单回复）的内容和格式的具体准则。然后，这些文件将通过EDI协议发送到服务提供商或者业务合作伙伴。
先上图 再上代码 #!/bin/bash #author: QingFeng #qq: 530035210 #blog: https://my.oschina.net/pwd/blog #自动添加
在本文中，您将了解关于不同EDI格式以及EDI与常见传输协议的区别。除此之外我们还介绍了一些最常用的EDI标准。
科罗拉多州国家大气研究中心 (NCAR) 的研究人员利用 NeRFs 神经网络，将太阳的二维图像转换成三维重建图像，首次揭示了太阳的两极。
繁琐枯燥的图像标注工作常常让人倍感压力，尤其是医学影像标注领域，标注需求差异巨大、标注场景复杂多变，而标注者却面临着没有一款可以通用的标注软件的尴尬情形。
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30 多年来，二维超声心动图图像的精确分割一直是一个持续存在的问题。其原因有三个：i) 超声心动图图像的本质（对比度差、亮度不均匀、沿心肌的散斑图案变化、群体内显着的组织回声变化等）使得难以准确定位心脏区域；ii) 缺乏公开的大规模二维超声心动图数据集；iii）缺乏对大型数据集的多专家注释来评估最小误差范围，在该误差范围内，分割方法将被认为与人类专家一样准确。
随着Hadoop平台的普及和Python语言的流行，使用Python语言访问操作HDFS的需要，Python也提供了多个访问HDFS的依赖包（如：pyhdfs、HdfsCLI、pywhdfs），这些依赖包都是通过API的方式与HDFS进行交互。本篇文章Fayson主要介绍使用pywhdfs访问Kerberos环境下的HDFS。
“AI+物理”成功破圈，DeepMind 怕是要上天。 作者 | 王晔 编辑 | 陈彩娴 北京时间凌晨四点，DeepMind在官方推特上发布消息，称其与瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）合作研究出第一个可以在托卡马克（Tokamak）装置内保持核聚变等离子体稳定的深度强化学习系统，为推进核聚变研究开辟了新途径，工作已发表在Nature！ 消息一出，立刻引起围观，收获一千多点赞、数百转发： 据该工作的其中一位成员@317070披露，该工作已经秘密进行了三年，并兴冲冲地表示：“它真的成功了！深度强化学习真的很擅
之前思考过两种统计模式的各种误差来源，以及如何避免这些可能产生的误差。又做了一些具体的框架改进，如下列文章所示：
ccplot 是一个开源的命令行程序，用于绘制 CloudSat、CALIPSO 和 Aqua MODIS 产品中的剖面图、图层和地球视图数据集。支持类Unix（Linux，macos等）和windows系统。
补充知识：Python连接HDFS实现文件上传下载及Pandas转换文本文件到CSV
在服务器上运行 bash -c "python -m SimpleHTTPServer" 此时另一个窗口运行 pstree -sp 10784 # 10784是python server的PID 可以看到结果为 systemd(1)───sshd(922)───sshd(11595)───sshd(11597)───bash(11598)───python(11617) 即python进程是bash的直接子进程 可是运行 bash -c "python -V && python -m SimpleH
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文件系统监控是许多应用程序的关键部分，用于实时检测文件和目录的更改。Python Watchdog是一个优秀的第三方库，用于实现高效的文件系统监控。它提供了一种简单而强大的方式来监控文件和目录的创建、修改、删除等事件。
本文介绍了如何使用Spark和TensorFlow实现基于大数据的机器学习平台，并基于示例代码讲解了整个流程。
（1）numpy.save , numpy.savez , scipy.io.savemat
由于机器学习和深度学习不断被炒热，Tensorflow作为Google家(Jeff Dean大神)推出的开源深度学习框架，也获得了很多关注。Tensorflow的灵活性很强，允许用户使用多台机器的多个设备(如不同的CPU和GPU)。但是由于Tensorflow 分布式的方式需要用户在客户端显示指定集群信息，另外需要手动拉起ps， worker等task. 对资源管理和使用上有诸多不便。因此，Yahoo开源了基于Spark的Tensorflow，使用executor执行worker和ps task. 项目地址
在使用python做大数据和机器学习处理过程中，首先需要读取hdfs数据，对于常用格式数据一般比较容易读取，parquet略微特殊。从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以)：
wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tar.xz
在使用大数据spark做计算时，scala开发门槛比较高，一般多会去使用Spark Sql 和PySpark，而PySpark进行个性化开发时，需要引入第三方python包，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，尤其是涉及到需要在整个spark集群中去运行，不可能每个节点环境都是一致，也不可能去修改机器上的包依赖了。
传统编程语言在从互联网获取直播数据方面的效率不高。在这里，通用编程语言可以帮助您解决这个问题。请继续阅读以了解如何将 Python 用于云和大数据分析。
函数的变量： 局部变量 和 全局变量 Python中的任何变量都有特定的作用域 在函数中定义的变量一般只能在该函数内部使用，这些只能在程序的特定部分使用的变量我们称之为局部变量 在一个文件顶部定义的变量可供文件中的任何函数调用，这些可以为整个程序所使用的变量称为全局变量 （1）、局部函数： #!/usr/bin/python def fun(): x = 100 ##定义一个内部的函数是 x = 100，只在fun() 内部有效。 print x fun() 执行结果： [[e
嵌入式数据库一直以来都是个场景丰富、不容小视的细分领域，不知道大家是否关注过DuckDB，它一直以 OLAP 版的 SQLite 著称，能满足嵌入式场景的高性能 OLAP 查询。
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