1 package com.example.demo.leetcode.case202208; 2 3 import java.util.ArrayList; 4 import java.util.List; 5 import java.util.Scanner; 6 import java.util.stream.Collectors; 7 8 /** 9 * 功能描述 10 * 11 * @author ASUS 12 * @version 1.
[CS61A] Lecture 4. Higher-Order Functions & Project 1: The Game of Hog Lecture Lecture 4. Higher-Order Functions 本节课介绍了高阶函数的概念与用法，主要包含如下内容： 从斐波那契数列说起，定义fib函数并使用迭代法解答。 面积公式，介绍正方形、五边形以及圆形的面积公式，它们
概述：VK2C22是一个点阵式存储映射的LCD驱动器，可支持最大176点（44SEGx4COM） 的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显示数据，也可通过指令进入省电模 式。其高抗干扰，低功耗的特性适用于水电气表以及工控仪表类产品。QT690特点：• 工作电压 2.4-5.5V• 内置32 kHz RC振荡器•
概述：VK2C23是一个点阵式存储映射的LCD驱动器，可支持最大224点（56SEGx4COM） 或者最大416点（52SEGx8COM）的LCD屏。单片机可通过I2C接口配置显示参数和读写显 示数据，也可通过指令进入省电模式。其高抗干扰，低功耗的特性适用于水电气表以及工 控仪表类产品。QT660 特点：• 工作电压 2.4-5
传送门 题目 扔色子和金币， 色子会有 \(n\) 个面，而金币会有 \(k\) 的价值， 扔色子时，分数为色子的大小。当色子的大小在 \(\left[1,k-1\right]\) 时扔金币，否则不扔。 扔金币时，金币朝上，分数翻倍；否则，分数变零。 当分数大于等于 \(k\) 或 等于 \(0\) 时，结束。 总之，求分数大于等于 \(k\)
项目场景：计算二维图像的Dice系数 问题描述： 通常我们用目标分割网络，预测结果后。为了得知网络的准确度，可以计算其Dice系数，通过比较其系数，可以得知网络的准确性。 import numpy as np import cv2 from PIL import Image if __name__ == '__main__': y_true_path = 'E:/AI
词汇及短语 iced tea 冻柠茶 snickerdoodles 曲奇饼 Ep01 L: What are you grinding about? 你在碎碎念什么啊？ S: If I could, I would, but I can't, so I shan't. 纠结不是我想停 想停就能停的。 S: Now, it goes without saying... 当然自不待言， S: This might take some
输入案例 （注意ZOJ 上给的输入案例有问题，直接复制输入，输出答案不是 1224，以下是我按题目描述自定义的输入案例） 30 15 输出案例： Throw 1 1 2 2 4 <—空行—> 题目大意： 自己机器翻译吧~~~ 解题思路： 每一个点都进行遍历，如果遇到 ‘.’ 就直接跳过，如果遇到 ‘*’ 则把 ‘*’
医学影像分割 Dice Loss 1、Dice系数与Dice Loss 2、Dice 系数计算 3、Dice Loss VS CE 4、Dice 系数的 Pytorch 实现 4.1、 Dice 系数 4.2. Dice Loss 4.3. BCELoss2d Dice Loss 最先是在VNet 这篇文章中被提出，后来被广泛的应用在了医学影像分割之中。 1、Dice系
every blog every motto: You can do more than you think. 0. 前言 简单记录损失函数，dice loss、focal loss 说明： 后续增补 1. 正文 1.1 基础概念 举个栗子： 用模型对100人进行身体健康状况预测，已知30人患肿瘤。规定肿瘤为阳性，正常为阴性。 预测结果：25人阳性，其中5人实际为阴
1.背景 Dice 系数是常用的分割的评价标准之一 后面还会介绍其他的评价标准。 而且我发现大家的东西都是互相抄来抄去没有意思 2.Dice系数 原理及定义 公式1 假设 X 是 Output【也就是我们输出结果】 维度为（3，3） Y 为lable【标签】 维度为（3，3）单一分类 首先我们需要明白Dice系数使
1.python以三视图形式显示三维.nii格式医学图像 import nibabel as nib from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D file = nib.load("path") #将.nii格式图像读入 OrthoSlicer3D(file.dataobj).show() 2.对图像进行裁剪（.nii格式） import numpy as np import nibabel as
前言： 在深度学习和计算机视觉中，人们正在努力提取特征，为各种视觉任务输出有意义的表示。在一些任务中，我们只关注对象的几何形状，而不管颜色、纹理和照明等。这就是边界检测的作用所在。 关注公众号CV技术指南，及时获取更多计算机视觉技术总结文章。 问题定义 图1 边界检测
前言： 在深度学习和计算机视觉中，人们正在努力提取特征，为各种视觉任务输出有意义的表示。在一些任务中，我们只关注对象的几何形状，而不管颜色、纹理和照明等。这就是边界检测的作用所在。 关注公众号CV技术指南，及时获取更多计算机视觉技术总结文章。 问题定义 图1 边界检测 图1是
项目说明： https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61a/sp21/proj/hog/#phase-3-strategies Phase1： https://www.cnblogs.com/ikventure/p/14815119.html Phase2： https://www.cnblogs.com/ikventure/p/14885436.html 目录Phase 3: StrategiesProblem 8Problem 9Problem 10Problem 11Op
论文原文全程为：Generalized Overlap Measures for Evaluation and Validation in Medical Image Analysis 刚才分析过Dice Loss对小目标的预测是十分不利的，因为一旦小目标有部分像素预测错误，就可能会引起Dice系数大幅度波动，导致梯度变化大训练不稳定。另外从上面的代码实现可以发
成品：https://hog.cs61a.org/ 任务：完成hog.py文件 针对每个problem，写代码前python ok -q 00 -u --local确认对问题的理解，理解正确即可解锁代码测试部分python ok -q 00 --local。 注意：及时保存！！！尤其是代码测试前！！！（不然找不到代码问题又得不到正确结果，持续几次怀疑人生） 规则及示例 S
最近在看C Primer Plus 12.5章节，发现一段样例代码使用的全局变量，再次记录一下 简而言之： 1. 在.c源文件定义全局变量 2. 在.h头文件用extern声明这个全局变量 3. 如果其他.c文件需要使用这个全局变量，只要包含头文件就可以了，不用在c文件重新extern声明这个变量，extern声明可以有无限
Cross Entropy Loss 交叉熵损失函数是分类中非常经典的一种loss，其计算公式如下： L C E
HDU-4599 solution 已 知 d p i [
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title> <style>
DiceLoss介绍 Desc: Generalised Dice overlap as a deep learning loss function for highly unbalanced segmentations； 骰子损失 Tags: 损失函数, 骰子损失 资源链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50539347 骰子损失： 第一次出现：VNet:https://arxiv.org/pdf/1606.04797.pdf 出现
查壳 看ida,和guess_number那题一样有seed，并且一样是猜数字连续猜中得到flag，看看能不能覆盖把seed改成我们想要的 read是50，但栈中seed在10的位置，可以直接通过buf覆盖到seed 编写exp #!/usr/bin/env python from pwn import * from ctypes import *
数据扩增 Part 1 数据读取与数据扩增图像读取数据扩增基于图像处理的数据扩增几何变换灰度和彩色空间变换添加噪声和滤波图像混合（Mixing images）随机搽除（Random erasing） 基于深度学习的数据扩增 使用PyTorch进行数据增强使用Albumentations进行数据增强 Part 2 评价与损失函
