分类目录：《大模型从入门到应用》总目录LangChain系列文章：基础知识快速入门安装与环境配置链（Chains）、代理（Agent:）和记忆（Memory）快速开发聊天模型模型（Models）基础知识大型语言模型（LLMs）基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM（HumanInputLLM）缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatModel响应和跟踪tokens使用情况聊天模型（ChatModels）基础知识使用少量示例和响应流式传输文本嵌入模型AlephAlpha、AmazonBedrock、AzureOpenAI、Cohere等
解释：将图像映射成图，以图为研究对象，利用图的理论知识获得图像的分割。下面介绍：图的基本理论，基于图论的归一化分割算法一、图的基本理论图G＝（V，E，），分别是：节点、边、顶点和边的对应关系。简单记为G＝（V，E）。图的几个基本概念1.顶点的度【无向图、有向图(入度、出度)2.连通图【无向图(有路径)、有向图(任意两点之间连通)3.子图和割【补图(V1∪V2=V，则图G1和G2互为补图)、割集(如果将图G分为两个互不相交的子图，我们称连接两个子图的边的集合为割集)割集S是一个边集:如果在图G中去掉边集S中所有的边，则图G就变成一个二分支的分离图。割集的边的权重之和叫做割: 图像与图的映射关系图
按住分割线调节比例实现并不难，但是网上其他的文章实在是把简单的事情复杂化了今天教大家的方法超级简洁！！！！只用50行代码！！当鼠标在分割线位置按下时triggerDragging变量变为true这时split-pane-wrapper的mousemove中判断triggerDragging如果为true则改变leftOffset，pane-left的width就会随之改变pane-trigger-con的width是固定的而pane-right采用了弹性布局的flex:1;使其填充剩余部分，填充部分适合用于网页的内容展示部分exportdefault{name:"Home",data(){re
文章目录研究背景解决思路PainterSegGPT实验效果（部分）思考参考资料代码地址：https://github.com/baaivision/PainterDemo地址：https://huggingface.co/spaces/BAAI/SegGPT研究背景图像分割一直是计算机视觉领域的一项基础研究问题，在深度学习时代得到了迅猛发展，对于不同的分割子问题，涌现了很多又快又好的算法。但这些方法都是针对具体的子任务进行设计的，比如前景分割(foregroundsegmentation)、交互式分割(interactivesegmentation)、语义分割(semanticsegmenta
1.题目给定一个链表的头节点head，返回链表开始入环的第一个节点。如果链表无环，则返回null。如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪next指针再次到达，则链表中存在环。为了表示给定链表中的环，评测系统内部使用整数pos来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从0开始）。如果pos是-1，则在该链表中没有环。注意：pos不作为参数进行传递，仅仅是为了标识链表的实际情况。不允许修改链表。image.pngimage.png2.方法哈希表判断循环链表的方法就是判断当最后一个节点是否在最后指向它的后继结点是否在，哈希表中存在，如果存在，则确定是循环链表，否则不是。总结：循环在哈希表中添加节点，如果节
文章目录83.删除排序链表中的重复元素：样例1：样例2：提示：分析：题解：rust：go：c++：python：java：83.删除排序链表中的重复元素：给定一个已排序的链表的头head，删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次。返回已排序的链表。样例1：输入： head=[1,1,2] 输出： [1,2]样例2：输入： head=[1,1,2,3,3] 输出： [1,2,3]提示：链表中节点数目在范围[0,300]内-100题目数据保证链表已经按升序排列分析：面对这道算法题目，二当家的再次陷入了沉思。本来要删除重复元素，需要两次遍历，或者额外空间的数据结构，比如映射表。但是题目中说是
文章目录MedLSAM:LocalizeandSegmentAnythingModelfor3DMedicalImages摘要本文方法模型学习过程模型推理过程实验结果MedLSAM:LocalizeandSegmentAnythingModelfor3DMedicalImages摘要SAM(SegmentAnythingModel)是近年来出现的一种具有开创性的图像分割模型。然而，原始的SAM和它的医疗适应性都需要逐片注释，这直接增加了注释工作负载和数据集的大小。我们提出MedLSAM来解决这个问题，确保无论数据集大小如何都有恒定的注释工作负载，从而简化了注释过程。本文要点引入了一个能够定位身
特殊矩阵的压缩存储压缩存储的定义：若多个数据元素的值都相同，则只分配一个元素值的存储空间，且零元素不占存储空间。能够压缩的一些矩阵：一些特殊矩阵，如：对称矩阵，对角矩阵，三角矩阵，稀疏矩阵等。稀疏矩阵定义：矩阵中非零元素的个数较少(一般小于5%)一、对称矩阵特点：在n×n的矩阵a中，aij=aji(1存储方法：只存储下（或者上）三角（包括主对角线）的数据元素。共占用n(n+1)/2个元素空间可以以行序为主序将元素存放在一个一维数组**sa[n(n+1)/2]**中。二、三角矩阵特点：对角线以下（或者以上）的数据元素（不包括对角线）全部为常数c存储方法：重复元素c共享一个元素存储空间，共占用m(
目录1.介绍连通域分割2.像素领域介绍3.两遍法分割连通域4.连通域分割函数1.介绍连通域分割 连通域分割是一种图像处理技术，用于将图像中的相邻像素组成的区域划分为不同的连通域。这些像素具有相似的特性，如相近的灰度值或颜色。连通域分割可以用于物体检测、图像分割、目标跟踪等应用。2.像素领域介绍 在连通域分割中，常用的领域关系有四领域和八领域。四领域表示一个像素与其上下左右四个相邻像素连接。八领域表示一个像素与其上、下、左、右、左上、右上、左下、右下八个相邻像素连接。3.两遍法分割连通域（橙色区域为目标物体，即前景像素）1,第一遍扫描：a.从上往下，从左往右遍历图像的每个像素，检查
像上篇最后说的，“轴”概念是numpy中很重要的概念。对一个ndarray来说，轴用0，1，2，...，n-1表示。轴既代表数组颗粒度的大小，从0轴到n轴颗粒度递增，即数组单位越来越小。同时，“轴”又可以理解为对ndarray的shape(1，2，3，...，n)的索引，0轴指向了1。回顾完轴的概念，我们开始今天的学习。拼接与分割都是调用不同的方法。拼接拼接数组和序列，浅记一下：方法描述常用的参数np.concatenate()（数组）拼接在指定轴之后多个数组的元组；axis:指定拼接的轴np.stack()（数组）拼接在新轴之后多个数组的元组；axis:指定的基准轴，用于调整拼接的颗粒度np
