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原创 Ubuntu，Kylin环境使用clock()函数设置延迟

ubuntu中使用clock设置延迟

原创 VMware虚拟机安装+Ubuntu安装+VMware Tools安装+Ubuntu下g++编译器的安装+虚拟机中系统的移动

VMware虚拟机安装+Ubuntu安装+VMware Tools安装

原创 大端小端字节序，网络字节序，Intel字节序

一、字节序计算机硬件存储数据有两种方式：大端字节序（big endian）和小端字节序（little endian）。小端字节序：即低地址存低位字节，或者说在起始地址存放低位字节（Intel的机器都是采用的这种存储方法，因此有时候直接称为Intel字节序）；大端字节序：即低地址存高位字节，或者说在起始地址存放高位字节（人类读写数值的方法，网络字节序也是这种字节序）；注：只有多字节数据的存取才牵涉到字节序，单字节数据存取不牵扯字节序问题。二、网络字节序在网络协议中，TCP/IP协议使用

原创 程序中变量的存储和显示

一、存储和显示存储形式：变量在电脑中的存储形式，数值变量都是以补码的形式进行存储的（正数的原码、反码、补码是相同的；负数的原码，反码，补码是不同的）；显示形式：将变量的存储数据，经过处理后，显示给人看的，因此用户才能看到正数，负数，字符型数据；二、字符型变量字符型变量在内存中存储的是ASCII码值，每个字符都有对应的ASCII码，因此在存储的时候存储的是字符型变量对应的ASCII码；在显示的时候，按照%c格式显示，则显示的是对应的字符；按照%d格式显示，则显示的是对应的ASCII码，即数

原创 Qt学习笔记（五）【多窗口交互方法】

在开发应用程序的过程中，难免会遇到多个进行交互的问题，Qt中多窗口交互有多种方式。方法一：利用主窗口指针的方式进行交互在主窗口中创建子窗口时，会将this指针传递进去，则子窗口就会将主窗口作为父窗口，因此在子窗口中可以通过如下代码获取到主窗口的指针，然后就可以操作主窗口类中的成员函数和变量等；Mainwindow *parWind = (MainWindow*)parentWidget(); // 获取主窗口parWind->m_num; // 通过主窗口指针即可操作主窗口类中的函

原创 Qt学习笔记（四）【应用程序在多屏幕下的显示设置】

当电脑有多个屏幕时，我们需要在应用程序启动时，默认设置应用程序显示在某个屏幕上时，可以使用如下代码进行设置（屏幕编号依次0,1,2,3......）。#include "mainwindow.h"#include <QApplication>#include <QScreen>int main(int argc, char *argv[]){ QApplication a(argc, argv); MainWindow w; // 获取屏.

原创 Qt学习笔记（三）【读写.ini格式的配置文件】

windows系统中常用ini格式文件作为配置文件，ini文件中节，键，值组成，每个节由中括号中节名区分，然后每节中，有键值对，分别在等号的左边和右边，如下图所示，该图即为setting.ini的配置文件的内容，其中configs叫做节名，flag叫做键，0即为flag的值。.ini类型配置文件在Qt中的读写代码如下：#include "mainwindow.h"#include <QApplication>#include <QSettings>int ma.

原创 C/C++中结构体内存对齐（边界对齐），#pragma pack设置

一、首先，为什么要进行内存对齐，即在内存中为什么要这么存放数据呢？？？原因一：在内存中存放数据是为了给CPU使用，但是CPU从内存中读取数据并非是一个字节一个字节进行读取的，而是一块一块进行读取的，块的大小（具体和数据总线宽度等有关）称为内存读取粒度（memory granularity）。例如：CPU一次从内存读取8字节，而当一个int（4字节）存储在如下位置时，CPU如何获取该int值呢？...

原创 C/C++程序中头文件(.h)与源文件(.c/.cpp)之疑问探索

在程序开发过程中，头文件放什么东西？源文件放什么东西？程序在编译过程中，头文件和源文件是如何编译的？为什么会有重复定义的错误……针对这些问题，今天我们就来细细盘点一下头文件和源文件之间的种种疑问纠葛。头文件，以“.h”为后缀（h为head（头）的首字母），如“animal.h”。头文件中一般存放：函数声明（即函数原型，function prototype）、宏定义、结构体类型定义（即结构体类型声明）、类（class）的定义、类成员（函数，变量）的声明、全局变量的声明（extern）等。代码示例如

原创 Qt学习笔记（二）【软件样式及界面外观设置】

Qt是一个跨平台的类库，相同的界面组件在不同的操作系统上显示效果是不一样的。在windows7系统中，默认样式有：windows，fusion两个；通过安装Qt Creator编译器后，系统中会自动添加windowsvista样式，通常在Qt Creator编译器中设计界面时，组件的默认样式就是windowsvista样式，看起来比较美观。当我们在自己电脑上开发完应用程序后，在其他电脑上使用时，会发现软件界面风格和在自己本机上运行时不太一致时，很有可能就是其他电脑上只有windows，fusion两

原创 UDP通信

UDP（User Datagram Protocol，用户数据报协议）是轻量的、不可靠的、面向数据报（datagram）、无连接的协议，它可以用于对可靠性要求不高的场合。与TCP通信不同，两个程序之间进行UDP通信不需要预先建立持久的socket连接，UDP每次发送数据报都需要指定目的地址和端口。UDP消息传送有单播、广播、组播三种模式。（1）单播( ( unicast)模式：一个UDP客户端发出的数据报只发送到另一个指定地址和端口的UDP客户端,是一对一的数据传输。（2）广播..

原创 正则表达式初探

原创 银河麒麟操作系统（kylin os）学习

poweroff # 关机命令 sudo su # 进入超级用户 su username # 切普通用户 Ctrl+Alt+t # 打开终端terminal窗口 Ctrl+Alt+d # 最小化全部应用，然后显示桌面 dpkg -i libqt5.deb # 按照deb类型的软件包 ./abc # 运行Qt编译后的可执行文件abc Ctrl+Alt+d # 锁屏......

原创 Qt学习笔记（一）【快捷键及需要注意的细节】

1. 鼠标放在对应类上，按住F1显示帮助文档；

原创 Linux系统常规操作命令快速入门学习笔记

1. mkdir 目录名 # 创建新目录（文件夹）

原创 pycharm中操作的快捷键

1. Alt+Shift+向左的箭头跳回到之前的位置

原创 机器学习算法LR（logit regression逻辑回归）原理简单解析

LR(Logit regression， 逻辑回归)，又名：对数几率回归（logistics regression）注意：虽然它的名字是“回归”，但是实际却是一种分类学习方法。公式：找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的 预测值联系起来 在逻辑回归中，我们选择对数几率函数：，则逻辑回归的公式：可以发现：，其中为几率，反映了x作为正例的相对可能性，而为对数几...

原创 剑指offer——平衡二叉树（python代码，每个节点只遍历一遍）

剑指offer面试题55：题目描述输入一棵二叉树，判断该二叉树是否是平衡二叉树。# -*- coding:utf-8 -*-# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = Noneclass...

原创 对按照一定规律压缩后的字符串进行解码恢复（类似Leetcode394：字符串解码）

与Leetcode394:字符串解码题目类似，链接如下：https://leetcode-cn.com/problems/decode-string/本题题目描述如下：大写字母压缩规则如下： AAAB可以压缩为A3B（单字符压缩不加括号） ABABA可以压缩为（AB）2A，（多字符串压缩才加括号） 输入数据保证不会出现冗余括号，且表示重复的数字一定合法且大于1，即不会出现下列情况：...

原创 卷积，池化，深度可分离卷积——输出特征图计算，感受野计算，计算量，参数量

1. 卷积和池化的输出特征图的大小计算公式一样，如下： 2. 感受野(Receptive Field)：卷积神经网络每一层输出的特征图上的一个像素点在原始图像上映射的区域的大小，计算公式如下(N_RF为当前层感受野，（N-1)_RF为前一层感受野)： (...

原创 pytorch多GPU训练和测试的问题： RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for CPN:

Windows10上，使用两块显卡，训练pytorch模型，语句如下：model = network()if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model) # 多gpu上训练model.cuda()然后在测试时，导入模型会报如下类似错误：RuntimeError: Error(s) ...

原创 ubuntu18.04下安装cuda, cudnn，Anaconda3(python3), pytorch, 显卡gtx 1080Ti

一. 更新显卡驱动: 参考博客：https://blog.csdn.net/gdymind/article/details/82153643 可以用nvidia-smi命令进行查看：nvidia-smi二. 安装cuda10,cudnn，可以参考博客：https://blog.csdn.net/qq_32408773/article/details/84112166，...

原创 python基本语法以及编程技巧

python是完全面向对象的语言，设计哲学是优雅，明确，简单；所以嘛，人生苦短，何不用python。一.简单介绍1. 数据类型：数字型数据类型和非数字型数据类型，使用type()可以查看变量类型，也可分为可变类型(列表，字典)和不可变类型(数字，字符串，元组)数字型数据类型：int, float非数字型数据类型：字符串，列表(list)，元组(tuple，元素不能修改)，字典(di...

原创 dcm文件之“偷梁换柱”（使用npy文件中的数据替换dcm文件中的影像数据，然后重新保存得到新的dcm格式文件）

一. 在医学影像分割过程中，我们使用深度学习模型预测医学影像的分割结果后，一般保存为npy格式的文件（像素值为0,1二值的，0表示背景像素区域，1表示前景像素区域）；二. 在得到npy格式的预测分割数据后，有时候需要使用三维重建软件，将分割后的结果进行三维重建，而此时，一般三维重建软件要求输入的数据为.dcm格式的数据，因此我们就需要把.npy格式的数据转为.dcm格式的数据；三.由于我们...

原创 使用photoshop将灰度图像转为GRB后，选出目标区域，然后将背景区域转为透明

1. 打开一个图像；2.在图像-模式-RGB颜色；（打开的是单通道的，需要转为三通道，然后就可以对选择的区域上色了）；3.使用魔棒等工具选择出需要保留的区域；4.使用快捷键：ctrl+shift+i，反选区域，然后按delete可以删除背景；5.然后再使用ctrl+shift+i,反选到目标区域，然后使用染色工具进行染色（alt+backspace使用前景染色），有时候边缘区域染色...

原创 ubuntu下conda虚拟环境的操作，cuda,cudnn版本的查询, pytorch的安装

一. ubuntu下conda虚拟环境的操作随着深度学习的发展，tensorflow, keras, pytorch等深度学习框架的兴起和发展，或者多用户的使用情况，使得在ubuntu下我们可能需要安装多个深度学习框架，为了避免各个深度学习框架之间的影响，可以使用conda创建不同的虚拟环境，方便使用。在conda下操作虚拟环境有以下几个重要的命令：(1)查看conda的虚拟环境有哪些...

原创 论文笔记（CPN）：Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation

 该论文发表在2018年CVPR上，用于多人姿态估计的级联金字塔网络arxiv论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.07319github代码：https://github.com/GengDavid/pytorch-cpn，https://github.com/chenyilun95/tf-cpn对于目前多人姿态估计中仍然存在的问题（遮挡点，不可见点和拥...

原创 pytorch中数据集的划分方法及eError: take(): argument 'index' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray错误原因

在使用pytorch框架时，难免需要对数据集进行训练集和验证集的划分，一般使用sklearn.model_selection中的train_test_split方法该方法使用如下：from sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy as npimport torchimport torch.autogra...

原创 pytorch中自定义损失函数

在使用深度学习中，大家有各种各样的训练任务，torch.optim中存在的优化算法难免不能满足大家的需求，此时就需要自定义损失函数了，可参考如下过程：import torch.nn as nnclass DiceLoss(nn.Module): def __init__(self): super(DiceLoss, self).__init__() ...

原创 pytorch中网络loss传播和参数更新理解

相比于2018年，在ICLR2019提交论文中，提及不同框架的论文数量发生了极大变化，网友发现，提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇，keras从42提升到56，但是pytorch的数量从87篇提升到了252篇。TensorFlow: 228---&gt;266Keras: 42---&gt;56Pytorch: 87---&gt;252在使...

原创 windows10下部署web项目（jdk+mysql+apache tomcat+war包）

一.安装JDK1.安装JDK:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html，选择合适的jdk版本进行下载和安装；2.安装完成后，配置环境变量。1）添加系统变量：Java_Home 即JDK所在的绝对路径C:\ProgramFiles\Java\jdk1.6.0_4...

原创 TCIA数据集下载和NBIA DATA Retriever软件下载及安装

TCIA (The Cancer Imaging Archive)TCIA是一个包含常见肿瘤（肺癌、前列腺癌等）医学图像及相应临床信息（治疗方案细节、基因、病理等）的大规模公用数据库，其影像模态包括MRI、CT等，图像格式均为DICOM，并且网站内数据在持续增加。所有数据都是由TCIA整理并管理。网址：http://www.cancerimagingarchive.net/网站首页如下...