空格 \quad函数、符号及特殊字符 声调语法效果语法效果语法效果\bar{x}\acute{\eta}\check{\alpha}\grave{\eta}\breve{a}\ddot{y}\dot{x}\hat{\alpha}\tilde{\iota} 函数语法效果语法效果语法效果\sin\theta\cos\theta\tan\theta\arcsin\frac{L}{r}\arcc
文章目录【小样本分割 2022 ECCV】DCAMA摘要1. 简介2. 网络2.1 整体架构2.2 特征提取与掩模制备2.3 多尺度多层交叉注意加权掩码聚合。2.4 掩码特性混合器。3. 代码 【小样本分割 2022 ECCV】DCAMA论文题目：Dense Cross-Query-and-Support Attention Weighted Mask Aggregation for Few-S
文章目录【半监督医学图像分割 2023 】RCPS摘要1. 介绍2. 相关工作2.1 医学图像分割2.1 半监督学习2.3 对比学习3. 方法3.1 整体概述3.2 纠正伪监督3.3 双向Voxel对比学习。4. 实验 【半监督医学图像分割 2023 】RCPS论文题目：RCPS: Rectified Contrastive Pseudo Supervision for Semi-Supervi
tSNE降维 样例代码。
文章目录【半监督医学图像分割 2021 CVPR】CVRL 论文翻译摘要1. 介绍1.1 总览1.2 无监督对比学习2. 实验3. 总结 【半监督医学图像分割 2021 CVPR】CVRL 论文翻译论文题目：Momentum Contrastive Voxel-wise Representation Learning for Semi-supervised Volumetric Medical
像素级注释的缺乏是医学图像分割任
在这篇论文中，我们为半监督语义分割任务设计了一种非常简洁而又性能很好的算法：cross pseudo supervision (CPS)。训练时，我们使用两个相同结构、但是不同初始化的网络，添加约束使得两个网络对同一样
高质量的伪标签对于半监督语义分割是必不可少的。一来自多视图输入的伪标记进行协同训练。然而，这种协同训练模型往往在训练过程中早期收敛到一致，从而导致模型退化到自我训练模型。另外，多视点输入是通过对原始图像的扰动或增强而产生的，这不可避免地会在输入中引入噪声，导致低置信度的伪标签。针对这些问题，我们提出了一种基于不确定性指导的协同均值教师(UCMT)算法，用于具有高置信度伪标签的半监督语义分割。
医学图像分析中的自动分割是一项用输入体积的两个视图，在。
https://developer.valvesoftware.com/wiki/SteamCMD#Downloading_SteamCMD
文章目录1. Java 学习路线1.1 JavaSE1.1.1 C 语言基础1.1.2 面对对象程序设计C++1.1.3 Java 基础1) 基础2) GUI3) 网络编程4) 多线程5) 注解和反射6) JVM1.2 JavaEE1.2.1 SSM1) Web基础TomcatServletJSP2) Mybatis3) Spring4) SpringMVC5) Mybatis-Plus1.2.
文章目录openmmlab 教程11. 安装1.1 介绍1.2 安装1) 安装mmcv-full(建议)2) 安装mmseg3) mmcv-full和mmcv区别1.3 验证安装成功1) 源码安装2) pip 安装 openmmlab 教程1官方文档安装 MMCV — mmcv 1.6.1 文档依赖 — MMSegmentation 0.27.0 文档1. 安装1.1 介绍 MIM: MIM 是
文章目录8-聚类算法8.1 聚类任务8.1.1 概念8.1.2 问题描述8.1.3 算法分类8.1.4 数学准备1) 类或簇2) 类或簇的特征3) 类与类之间的距离8.2 评价指标8.2.1 外部指标1) Jaccard系数2) FM指数3) Ran指数4) Mirkin指数8.2.2 内部指标DB指数Dunn指数8.3 距离计算(相似度)1) 性质2) 闵可夫斯基距离3) 马哈拉诺比斯距离4)
文章目录深度学习0. 概述0.1 概念0.2 历史1. 感知机1.1 概念1.2 算法模型1.2.1 模型1.2.2 分离超平面1.2.3 损失函数1.2.4 随机梯度下降例子1.2.5 对偶形式1.3 逻辑电路1.3.1 与门1.3.2 与非门1.3.3 或门1.3.4 异或门多层感知机mlp 深度学习学习路线1-----python2----常见的深度学习框架3-----pytorch学习4
文章目录4. 卷积神经网络CNN4.1 概念4.1.1 概念4.1.2 用途4.2 结构介绍4.2.1 结构简介4.2.2 卷积层1) 基本概念2) 前期准备3) 参数共享4) 卷积运算a) 二维卷积运算b) 偏置c) 填充d) 三维卷积运算5) 小结4.2.3 池化层1) 基本概念2) 小结4.2.4 全连接层1) 基本概念2) 例子4.2.5 激活函数RelU4.2.6 小结4.2.7 各种
常用的文献网站Sci-Hub: everyone is a pirate - even scientistsNature在2014年12月时，《自然》(Nature)也宣布了开放所有研究论文，包括旗下48个杂志，可惜不能免费复制、打印或下载。http://spis.hnlat.com/scholararxiv一个收集物理学、数学、计算机科学与生物学的论文预印本的网站arXiv的亮点是网站上面的文章
文章目录4. 吴恩达机器学习课程-作业4-神经网络学习4.1 题目介绍4.2 可视化数据4.3 代码介绍1) 扁平化参数2) 计算前馈3) 代价函数4) Regularized cost function 正则化代价函数5) sigmod函数导数6) Random initialization 随机初始化7) 计算反向传播8) 梯度检查9) 正则化神经网络10) 优化参数11) 可视化隐藏层 4
4. 数据库处理0. 简介0.1 安装pip install numpy pandas或者pip3 install numpy pandas1. numpy1.1 基本属性import numpy as np array=[[1,2,3],[4,5,6]] arr=np.array(array) # 打印矩阵 print(arr) # 维度 --二维矩阵 print(arr.ndim) # 矩阵
文章目录WebSocket 聊天室开发1. 介绍1.1 概念2. websocket2.1 环境准备2.2 代码2.3 测试3.websocket+SpringBoot3.1 环境准备项目结构pom 文件3.2 代码3.2.1 实体类3.2.2 socket 配置类3.2.3 springMVC配置类3.2.4 Controller3.2.5 主类3.2.6 前端页面3.3 测试配置类3.4 解
1. 软件与软件工程1.1软件的概念、特点软件是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分，它是包括程序、数据以及相关文档的完整集合。其中，程序是按事先设计的功能和性能要求执行的指令序列；数据是使程序能正常操纵信息的数据结构；文档是与程序开发、维护和使用有关的图文材料。软件是一种逻辑产品1.1.1 软件的分类1.1.2 软件危机计算机软件的开发和维护过程所遇到的一系列严重问题。1) 软件危机表现对软件开
数据库系统概论-第五版1. 绪论1.1. 数据库4个基本概念1.1.1. 数据描述事物的符号记录，数据与其语义是不可分的。1.1.2. 数据库数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。数据库中数据基本特点：永久存储、有组织和可共享三个基本特点。数据库中数据都是按照某一种数据模型来组织、描述和存储的。1.1.3. 数据库管理系统(DBMS)科学地组织和存储数据，高效的获取和维护数
文章目录离散数学教程1. 命题逻辑1.1 命题符号化1.1.1 概念1.1.2 形式化1.1.3 联结词否定词合取词析取词蕴涵词双向蕴涵词1.2 命题公式和分类1.2.1 组成成分1.2.2 命题公式的定义1.2.3 优先级1.2.4 分类1.2.5 关系1.3 等值演算1.3.1 逻辑等价式1.3.2 逻辑蕴涵式永真蕴含式1.3.3 代入原理1.3.4 替换原理1.3.5 证明1.4 范式1.
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文章目录3. jenkins 风格类型3.1 自由风格类型3.1.1 拉取代码3.1.2 编译3.1.3 部署3.2 Maven 风格类型3.2.1 安装Maven Integration插件3.2.2 创建Maven项目3.2.3 配置项目3.3 流水线风格类型3.3.1 安装pipline3.3.2 创建项目3.3.3 拉取代码3.3.4 构建成功3.4 jenkins 常见的触发器3.4.
文章目录4. Docker+SpringCloud4.1 环境准备4.1.1 docker的安装centos 7centos 8容器镜像加速4.1.2 docker-compose 安装4.1.3 harbor 安装4.1.4 Harbor 使用4.2 使用DockerFile插件生成镜像4.2.1添加打包插件4.2.2 编写Dockerfile 文件4.2.3 打包镜像，并上传服务器4.2.4
1.1 jsoup 概念jsoup 是一款Java 的HTML解析器，可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API，可通过DOM，CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。1.2 WebMagic 概念完全模块化的设计，强大的可扩展性。核心简单但是涵盖爬虫的全部流程，灵活而强大，也是学习爬虫入门的好材料。提供丰富的抽取页面API。无配置，但是可通过POJO
7. Docker-Compose7.1 介绍7.1.1 概念Docker Compose是一个用来定义和运行复杂应用的Docker工具。一个使用Docker容器的应用，通常由多个容器组成。使用Docker Compose不再需要使用shell脚本来启动容器。 Compose 通过一个配置文件来管理多个Docker容器，在配置文件中，所有的容器通过services来定义，然后使用docker-co
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