深度学习三维图像数据增强——Monai实现一、前言二、数据类型三、Compose四、OneOf五、常见转换类型5.1裁减和填充5.2强度增强5.3空间增强六、注意（记录坑）6.1RandRotate90一、前言笔者接触深度学习不久，跑过一些二维图像的深度学习代码，对于二维图像，深度学习数据增强可借助skimage、opencv、imgaug、Albumentations、Augmentor等多数主流的库实现，在这里放一个大神的链接，可供参考。但对于三维数据，能够借助的库便少了起来，常用的有TorchIO和Monai，而针对于医学领域，Monai是一个不错的选择。笔者通过自学，将Monia库总结
IPv4数据报格式:IPv4数据报中的关键字段如下:版本:这4比特规定了数据报的IP协议版本。不同的IP版本使用不同的数据报格式。IPv4的数据报格式如图所示。首部长度:因为一个IPv4数据报可包含一些可变数量的选项（这些选项包括在IPv4数据报首部中)，故需要用这4比特来确定IP数据报中数据部分实际从哪里开始。大多数IP数据报不包含选项，所以一般的IP数据报具有20字节的首部。服务类型：服务类型(TOS)比特包含在IPv4首部中,以便使不同类型的IP数据报（例如，一些特别要求低时延、高吞吐量或可靠性的数据报)能相互区别开来。例如,将实时数据报（如用于IP电话应用）与非实时流量（如FTP)区分
酒旅项目之ES搜索背景最近一个多月跟着师哥和同学们一起做了一个酒旅项目，这个项目是依托微信小程序提供线上预定酒店和旅游的互联网产品。希望解决的用户的痛点如下：提高用户搜索酒店和预定酒店的效率售后功能保障了用户的合法权益基于数据分析提供用户多需求场景组合产品以下是项目架构图：流程首先经历了熟悉产品和产品流程梳理然后进行项目代码熟悉和数据库设计接下来进行了接口设计和任务分工编写各自功能模块代码，最后交由师哥验收ES在任务分工中，我被分配到了编写基于Elasticsearch实现酒店列表的搜索功能。期望根据不同的查询条件实现酒店列表的快速搜索展示，由于之前没有使用过Elasticsearch整合
📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨📨☁️☁️说在前面😪😪怎么说吧，这次比赛还是以遗憾而告终，即使已经做好了充足的准备，可依然会有许多意想不到的事情会发生…⛄️⛄️比赛过后我难过了很久，反思了很久，慢慢的我也调整好自己的心态，我知道现在能做的就是吸取经验教训，不能让类似的情况再次发生。人生多少带点遗憾💭💭💭💭个人经历在下半部分💭💭💭💭☁️☁️赛前回顾🐝🐝【刷题】从一月末开始我刷题的强度就明显的上升了，起初在力扣上刷题为主。就我而言，我觉得力扣上出的那些题目并不是要求你解决某些实际问题，而更倾向于是要求你掌握各种算法模型原理。当然，要解决各类实际应用的问题还得通过这些算法模型
看过很多联邦学习分类分割的文章了，现在来个总结吧。1.FedAvg Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedDatahttps://arxiv.org/abs/1602.05629最经典的FL算法论文里面无收敛分析证明，收敛分析证明需要看这篇文章关于FedAvg在非IID数据上的趋同算法：聚合部分代码：defaverage_weights(w):"""Returnstheaverageoftheweights."""w_avg=copy.deepcopy(w[0])forkeyinw_avg.keys():for
好的，所以我已经彻底搜索了stackoverflow以寻找可以使我的代码正常工作的解决方案，我相信我已经接近了，但我不能确切地说出我的代码为什么不工作。所以，我正在尝试构建一个动态内容页面，并通过单击将ajax请求发送到我的笔记上，以允许展开、查看和编辑它们。这是我尝试使用的脚本:$('.notes').on('click',function(e){alert("ok");$.ajax({type:'GET',url:'localhost:8080/editnote',dataType:'html',success:function(data){console.log('success
上下文我正在努力创建一个小程序，它可以总结一堆乱七八糟的账单的内容，它是csv格式的。该法案有我感兴趣的三列:事件类型。在这里，我只对该列显示为CHARGE的行感兴趣费用。不言自明。资源名称，包含服务器和集群名称。格式为服务器名.集群名。想法是选择标记为费用的行，首先按集群拆分它们，然后按服务器名称拆分它们，然后对每个行的总成本求和。我忍不住觉得这应该很容易，但我已经为此绞尽脑汁了一段时间，似乎就是想不通。在这一点上，我应该声明我是编程新手，而且是GO的新手。这是我目前所拥有的:packagemainimport("encoding/csv""log""os""sort""string
学习目标：机器学习之分类模型的评估学习内容：学习分类模型评估的方法：1、混淆矩阵2、分类结果汇总3、ROC曲线4、召回率与精度5、F1分数基本知识：一、评估分类器性能的度量1、真正(truepositive,TP)或f++，对应的是被分类模型正确预测的正样本数。2、假负(falsenegative,FN)或f±对应的是被分类模型错误预测为负类的正样本数。3、假正(falsepositive,FP)或f-+,.对应的是被分类模型错误预测为正类的负样本数。4、真负(turenegative,TN)或f–，对应的是被分类模型正确预测的负样本数。实验步骤：一、混淆矩阵1、导入鸢尾花数据集fromskl
堆空间的基本结构Java的自动内存管理主要是针对对象内存的回收和对象内存的分配。同时，Java自动内存管理最核心的功能是堆内存中对象的分配与回收。Java堆是垃圾收集器管理的主要区域，因此也被称作GC堆（GarbageCollectedHeap）。从垃圾回收的角度来说，由于现在收集器基本都采用分代垃圾收集算法，所以Java堆被划分为了几个不同的区域，这样我们就可以根据各个区域的特点选择合适的垃圾收集算法。在JDK7版本及JDK7版本之前，堆内存被通常分为下面三部分：新生代内存(YoungGeneration)老年代(OldGeneration)永久代(PermanentGeneration)下
MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具箱，是OpenMMLab项目的一部分，源码在https://github.com/open-mmlab/mmdeploy，最新发布版本为v0.8.0，License为Apache-2.0。它支持在Windows10、Linux和Mac上运行。 MMDeploy主要特性： (1).支持超多OpenMMLab算法库，如mmcls、mmdet、mmseg、mmocr等； (2).支持多种推理后端，如ONNXRuntime、TensorRT、LibTorch等； (3).支持可扩展的C/C++SDK框架，如Transform图像处理
