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琴里鹅鹅
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首先到官方网站下载opencart安装包,然后解压缩,将upload文件夹下所有文件上传到您服务器网站的根目录。1.使用浏览器打开您的域名,例如:,您将看到下面的界面:将“Iagreetothelicense”后面的复选框选中,然后点击“Continue”按钮,您将会看到下面的界面:此页面主要是对您安装环境的检查,是否有不符合opencart运行的一些设置。然后点击“Continue”进入下一步:
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weixin_40004502
opencart教程入门php
第1步移动/www/wwwroot/--域名--/system/storage/到/www/wwwroot/--域名--/shujuzz/storage/第2步编辑根目录config.php文件更改define('DIR_STORAGE',DIR_SYSTEM.'storage/');到define('DIR_STORAGE','/www/wwwroot/--域名--/shujuzz/storag
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一、购买腾讯云服务器1、去到腾讯云官网:https://cloud.tencent.com/product,点击“产品”->"云服务器“2、点击“立即选购“3、选择对应的服务器配置4、设置服务器的安全规则,点击“下一步:确定配置信息”5、确定配置信息,然后点击“立即购买”6、如果商品信息不合适可以点击“返回重新选择”,如果确定没问题则点击“提交订单”7、提交订单后进行付款8、购买后在控制台的云服务
- 安装opencart
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一、安装模板InstallSOEmarketOpencart4Theme一:so_emarket_quick2二:themepackageinstallation1、installedopencartDefault2、Extensions->Installer->Upload->so_emarket_theme_oc4011_home21_to_home35_v2.0.3->so_theme.oc
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摘要计算机断层扫描(CT)对于各种临床应用至关重要,例如放射治疗计划以及PET衰减校正。但是,CT在采集过程中会暴露放射线,这可能对患者造成副作用。与CT相比,磁共振成像(MRI)更安全,并且不涉及任何辐射。因此,近来,对于放射治疗计划的情况,研究人员被极大地动机从同一对象的其对应的MR图像估计CT图像。在本文中,我们提出了一种数据驱动的方法来解决这一具有挑战性的问题。特别是,通过训练性的卷积网络
- 利用知识图谱构建医疗问答
Shy960418
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1、准备数据集数据集下载地址:https://github.com/wangle1218/QASystemOnMedicalKG/blob/master/data/medical.json2、导入相关包frompy2neoimportGraph,Node,Relationship#在cmd中,输入neo4j.batconsole并回车importpandasaspd3、连接Neo4jneo_gra
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- 文献翻译(BRAU-Net++: U-Shaped Hybrid CNN-Transformer Network for Medical Image Segmentation)
来自宇宙的曹先生
文献翻译cnntransformer人工智能
BRAU-Net++:U-ShapedHybridCNN-TransformerNetworkforMedicalImageSegmentationBRAU-Net:用于医学图像分割的U形混合CNN变换网络LibinLan,Member,IEEE,PengzhouCai,LuJiang,XiaojuanLiu,YongmeiLi,andYudongZhang,SeniorMember,IEEE摘要
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ConvFormer:改进医学图像分割的即插即用CNN风格转换器摘要:Transformer在医学图像分割中被广泛研究,以建立成对的长程依赖关系(像素之间的长程依赖关系)。然而,相对有限的注释良好的医学图像数据使transformer难以提取不同的全局特征,(这句话指的是在医学图像数据中,往往存在着相对较少的注释信息,这些注释信息通常用于描述图像中的不同结构、病变或特征。由于注释信息有限,传统的深
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MedSegDiff-V2:基于变压器的扩散医学图像分割摘要扩散概率模型(DiffusionProbabilisticModel,DPM)最近在计算机视觉领域获得了广泛的应用,这要归功于它的图像生成应用,如Imagen、LatentDiffusionModels和StableDiffusion,这些应用已经展示了令人印象深刻的能力,并在社区内引发了许多讨论。最近的研究进一步揭示了DPM在医学图像分
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ASurveyonExplainableArtificialIntelligence(XAI):TowardMedicalXAI文章目录ASurveyonExplainableArtificialIntelligence(XAI):TowardMedicalXAI背景类型感知可解释性显著性信号方法语言可解释性通过数学结构的可解释性预定义模型特征提取灵敏性优化可解释性的其他角度数据驱动的可解释性不变
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- 美国对乌克兰军事经费进行援助
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TheUShasannounceditwillgiveUkraine$200m(£152m)tostrengthenitsdefencecapabilities.Inastatement,thePentagonsaidthefundswouldbefortraining,communications,medical,andothernon-lethaloperationalneeds.TheUSs
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1.介绍Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentationSwin-Unet:用于医学图像分割的类Unet纯Transformer2022年发表在ComputerVision–ECCV2022WorkshopsPaperCode2.摘要在过去的几年里,卷积神经网络(CNN)在医学图像分析方面取得了里程碑式的成就。特别是基于U型
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- MiME: Multilevel Medical Embedding of Electronic Health Records for Predictive Healthcare
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原文摘要 使用电子病历的许多医学健康预测任务重,深度学习模型展示出了非常杰出的表现。但是这些模型大都需要大量的训练数据,以超过其他大多数医疗系统的能力。一些外部资源,比如医学本体,经常被用作桥接数据量的约束,但是通常因为不一样的术语,导致这种方法还不能投入使用。为了解决数据不充足的挑战,我们利用了电子病例数据的特有的多层结构,尤其是医疗代码之间的编码关系。我们提出了个多层级医疗潜入Multilev
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BuiNT,HoangDH,TranMT,etal.Sam3d:Segmentanythingmodelinvolumetricmedicalimages[J].arXivpreprintarXiv:2309.03493,2023.【开源】本文提出的SAM3D模型是针对三维体积医学图像分割的一种新方法。其核心在于将“分割任何事物”(SAM)模型的预训练编码器与一个轻量级的3D解码器相结合。与传统的
- 【论文阅读笔记】Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation
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MedSegDiff:基于扩散概率模型的医学图像分割摘要:扩散概率模型(Diffusionprobabilisticmodel,DPM)是近年来计算机视觉研究的热点之一。它在Imagen、LatentDiffusionModels和StableDiffusion等图像生成应用中表现出了令人印象深刻的生成能力,引起了社区的广泛讨论。最近的许多研究还发现,它在许多其他视觉任务中也很有用,比如图像去模糊
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摘要Diffusionprobabilisticmodel(DPM)recentlybecomesoneofthehottesttopicincomputervision.ItsimagegenerationapplicationsuchasImagen,LatentDiffusionModelsandStableDiffusionhaveshownimpressivegenerationcapa
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天天写点代码
论文阅读笔记论文阅读深度学习图像处理INR医学影响医学影像
INR隐式神经表示综述摘要介绍INR的出现及优势INR在医学领域的应用BackgroundInputActivationFunctionOutputNeRFClinicalImportance(临床重要性)Taxonomy(分类法)ReconstructionSegmentationRegistration(配准)Compression(压缩)NeuralRendering(神经渲染)Compar
- 【论文学习】SOLVING INVERSE PROBLEMS IN MEDICAL IMAGING WITH SCORE-BASED GENERATIVE MODELS
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神经网络图像修复(ImageRestoration)学习机器学习算法
【论文学习】SOLVINGINVERSEPROBLEMSINMEDICALIMAGINGWITHSCORE-BASEDGENERATIVEMODELS前言相关概念线性逆问题基于分数的生成模型扰动过程逆过程采样利用基于分数的生成模型求解逆问题一种简便的线性测量过程形式将给定的观测结果融合进无条件采样过程前言好不容易写完了这么长的一篇,整体看来,这篇文章更像是对去噪过程的一个改进。通过在不同时间步引入
- 一些图像分割数据集
even蛋黄酱
深度学习
https://www.kaggle.com/datasets/modaresimr/medical-image-segmentation/data脑和胃cthttps://www.kaggle.com/datasets/humansintheloop/semantic-segmentation-of-aerial-imagery遥感图https://www.kaggle.com/datasets
- 优医问诊H5 Vue3+TS+Pinia+Vant源码。
ik.DL
vue
想学习vue3的或者以后工作需要,可以先看一下这个项目的源码,可以本地运行,思路清晰代码推送到了仓库克隆地址:
[email protected]:mazhanhu/ma-excellent-medical-consultation.git如果克隆不下来可以上码云搜索Ma-Excellentmedicalconsultation开源仓库多说一句如果你在工作中使用gitlab工作外练习的情况下用码云两者是可以
- [15]Nicole鱼—2018-07-31
Nicole鱼_7d2a
今日学了/w/、/h/、/l/。最难的是/l/,唯一的舌边音。舌尖紧贴上齿龈,舌前部抬起靠近硬腭;发音时气流从舌的两端泄出,声带震动。medical中的l除了这样发音外,还与assistance的第一个a有连读的感觉。这一点我一直没有注意到,直到我听了hbxfkf—襄阳—律师的发音时在注意到的。非常感谢他,这应该是我学习的盲点。我在反复听他的读音时,觉得不对,给他提出来了。但他又回复我,他的发音是
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p