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RSS订阅原创 ConvNext-Pytorch实现心肾脾胰器官分割
一、论文论文介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/XrWkD0UEomnt0l-8dc5hWg原文：https://arxiv.org/abs/2201.03545我的code（四分类分割）：ConvNext_Seg: Pytorch复现ConvNext网络，实现心肾脾胰器官分割(2D) (gitee.com) 作者认为VIT的优异之处在于它本身的独特优异。这里介绍的ConvNeXt就是CNN的一个很好的反击，它在保持CNN结构的基础之上，通过“抄袭”SwinT...
2022-03-31 19:58:38
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原创 Pytorch 实现下采样的方法（卷积和池化）
# 卷积核大小和下采样实现标签（空格分隔）： 深度学习https://www.zhihu.com/question/307839910(卷积下采样和池化下采样的区别)---### 1.下采样的实现：maxpooling 或者 conv,k=2,s=2 实现下采样两倍(池化下采样比较粗暴，可能将有用的信息滤除掉，而卷积下采样过程控制了步进大小，信息融合较好)``` self.conv_downsampling = nn.Conv2d(3,3,kernel_size=2,strid...
2022-03-23 17:52:59
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原创 constant,Variable,placeholder
1.constantvalue：初始值，必填，必须是一个张量（1或[1,2,3]或[[1,2,3],[2,2,3]]或......）dtype：数据类型，选填，默认为value的数据类型，传入参数为tensorflow下的枚举值（float32，float64.......）shape：数据形状，选填，默认为value的shape，设置时不得比value小，可以比value阶数、维度更...
2019-03-11 22:41:44
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原创 C语言实现链表的操作
#include <stdio.h>#include <stdlib.h>typedef struct zy{ int num; struct zy *next; //指向结构体类型的指针}yh;int ListLength(yh *head){ yh *p=head; int size=0; while(p->...
2019-02-28 14:49:36
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原创 TensorFlow—理解实现神经网络的步骤
TensorFlow一、张量、计算图、会话 1.张量：{名字、维度、类型}，在TensorFlow中随便定义一个变量，输出后为张量类型。但必须在sess 三中run. 2.计算图：最前面定义变量和各个公式的整个框架，最后使用sess实现。 3.会话：这是比较重要的一个步骤，前面搭建好计算图后在tf.Session 中实现每一个步骤，其中有全局变量初始化函数：tf.glo...
2018-10-15 22:24:57
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原创 TensorFlow—mnist手写识别
神经网络：重点在阙值和w，因为y=w1*x1+w2*x2+w3*x3...激活函数：在隐藏层，每个输出点带入激活函数，然后再继续向后，最后输出的y预测值不需要激活损失函数：定义的形式（三种）：均方误差（西瓜书）、自定义需要的参数、交叉熵（吴恩达里面定义的有log的损失函数）优化神经网络方法：1.定义合适的损失函数loss、选择合适的激活函数、2.不断更新学习率（梯度下降的学习率）、3.创...
2018-10-14 13:16:07
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原创 TensorFlow—实现简单神经网络
#该神经网络有x1，x2两个输入#隐藏层有3个神经元 所以w1为2*3矩阵#输出只有一个y 所以w2为3*1 矩阵import tensorflow as tfimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'import numpy as npBATCH_SIZE = 8seed=23455#基于seed产生随机数...
2018-10-14 13:12:36
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原创 sklearn简单实现鸢尾花实例svm分类器
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets#一、数据的获取iris = datasets.load_iris()#df=pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_names)#df['ta...
2018-09-26 21:34:58
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原创 小白python学习——机器学习篇——决策树算法
一.找到最佳划分特征值1.计算每一个特征的信息增熵，划分前后数据集熵差以及划分数据集代码：def calcshannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) labelCounts = {} for featVec in dataSet: currentLabel = featVec[-1] ...
2018-07-31 09:19:55
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原创 小白python学习——机器学习篇——朴素贝叶斯算法
一.大概思路：1.找出数据集合，所有一个单词的集合，不重复，各个文档。2.把每个文档换成0,1模型，出现的是1，就可以得到矩阵长度一样的各个文档。3.计算出3个概率，一是侮辱性的文档概率，二是侮辱性文档中各个词出现的概率，三是非侮辱性文档中各个词出现的概率。4.二、三计算方法，遍历0,1文档，同一类型加起来除以n*sun（set），得到一个矩阵，里面是各个词语的概率，没有出现就是0...
2018-07-30 10:34:18
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原创 小白python学习——机器学习篇——k-近邻算法（KNN算法）
一、算法理解一般给你一数据集，作为该题目的数据（一个矩阵，每一行是所有特征），而且每一组数据都是分了类，然后给你一个数据，让这个你预测这组数据属于什么类别。你需要对数据集进行处理，如：归一化数值。处理后可以用matplotlib绘制出图像，一般选两个特征绘制x，y轴，然后核心是计算出预测点到各个数据的距离，距离越小越接近正确。选出整个统计数据集的k个，然后概率大的一类作为该数据的分类。二、...
2018-07-26 19:32:24
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原创 小白python学习——numpy篇——基本知识
1.创建数值（矩阵）import numpy as npa=np.arange(4).reshape((2,2)) #第一种用arange来找范围,reshape来确定几行几列print(a)b=np.array([[5,5],[6,6]]) #第二种直接array来创建数组print(b)print(np.dot(a,b)) #矩阵的乘法print...
2018-07-17 16:52:15
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原创 小白python学习——matplotlib篇——随机漫步
from random import choiceimport matplotlib.pyplot as pltclass RandomWalk(): def __init__(self,num_points=5000): self.num_points=num_points self.x_values=[0] self.y_valus...
2018-07-17 11:06:05
350
原创 小白python学习——matplotlib篇——绘制简单点和直线、颜色，字体大小改变
1.直线：import matplotlib.pyplot as pltinput_values=[1,2,3,4,5]squares = [1,4,9,16,25]#设置图表标题，并给坐标轴加上标签plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)plt.xlabel("Value",fontsize=14)plt.ylabel("Square...
2018-07-17 09:37:03
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原创 小白python学习——文件的读入和书写
1.打开文件（这个文件是pycharm中创建的txt） filename='LOVE.txt'with open(filename) as file: files=file.readlines()for i in files: print(i) ZY I Love YOUWe have know each other a long time...
2018-07-16 16:10:41
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原创 小白python学习——字符串中容易忽略的函数
1.字符串是不可直接改变的,列表可以（一开始自己的坑）例：a="abcde"a=a[0:0]+"2"+a[1:]print(a)输出：a2cde2.用replace函数 a="abcde"a=a.replace(a[0],"2")print(a)输出：a2bcd3.找到某一字母在字符串位置的下标——find函数 a="abcde"x=a...
2018-07-16 11:20:17
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原创 小白python学习——学习基础时遇到的函数、知识点总和（自己觉得比较重要的函数和知识点）
#字符串——大小写def str(): s="abcde" print(s.title()) # title : 每一个单词首字母大写，其他全小写 print(s.upper()) # upper : 全部大写 print(s.lower()) # lower : 全部小写#str()#-----------------------------------------...
2018-07-15 20:58:27
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空空如也
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