细粒度图像分析第16页

Python-logging详解（彩色日志扩展，多进程安全等）

过滤器提供了更细粒度的功能，用于确定要

lady_killer9·2023-08-27 23:44

图像分割之边缘检测

图像分割是图像分析过程中最重要的步骤之一，分割出的区域可以作为后续特征提取的目标对象。

Ethan_Lei_Pro·2023-08-27 22:46

Linux系统编程：对于线程概念的理解

目录一.预备知识1.1OS对于地址空间的细粒度划分管理1.2IO的基本单位1.3一级页表和二级页表二.线程的基本概念2.1什么是线程2.2Linux环境下对于进程和线程的重新理解2.3线程的创建2.4线程和进程的特性比较三

【Shine】光芒·2023-08-27 21:07

A Fine-Grained Social Bias Measurement Framework for Open-Domain Dialogue Systems (NLPCC 2022)

AFine-GrainedSocialBiasMeasurementFrameworkforOpen-DomainDialogueSystems(NLPCC2022)一种面向开放域对话系统的细粒度社会偏见度量框架论文代码

CodeWang_NC·2023-08-27 21:55

寻找注册配置中心最佳评测官，赢取丰厚奖品 | 测评开启，开发者请速速集结

，开箱即用的Nacos云服务，对Nacos内核进行企业级稳定性加固，故障自动检测及恢复、多可用区容灾、推空保护等特性，具有风险管理能力，全局持续分析并管理集群风险；企业级安全基于RAM鉴权体系，可构建细粒度的安全控制能力

·2023-08-27 13:41

Hadoop 2.10.1 HDFS 透明加密原理 + 实战 + 验证

hadoop提供了几种不同形式的加密，最底层的加密，加密所有节点数据，有效地保护了数据，但是却缺乏更细粒度的加密；kms透明加密可以做到更细粒度的加密；加密可以在不同的层级进行，包括软件/软件堆栈，选择不同的加密层级各有优缺点应用程序级加密

_lizhiqiang·2023-08-27 08:37

观察者模式和发布订阅模式区别

这样一方面实现了解耦，还有就是可以实现更细粒度的一些控制。比如发布者发布了很多消息，但是不想所有的订阅者都接收到，就可以在调度中心做一些处理，类似于权限控制之类的。

Allan要做活神仙·2023-08-27 06:26

StyleAvatar: Real-time Photo-realistic Portrait Avatar from a Single Video 译文

现有的方法面临着质量与可控性的两难境地:与3D方法相比，基于2DGAN的方法实现了更高的图像质量，但在面部属性的细粒度控制方面受到影响。

胖胖腐乳·2023-08-27 02:46

利用DataStream API 进行欺诈检测

它提供了对状态和时间的细粒度控制，允许实现高级的事件驱动（event-driven）系统。在这里会逐步指导你学习如何使用Flink的DataStreamAPI构建一个有状态的流式应用程序。

独行者独行者·2023-08-26 11:43

MIA文献阅读 —— 深度学习在医学图像分析中的最新进展及临床应用【2022】

目录0摘要1引言2深度学习方法概述2.1监督式学习2.2无监督学习2.2.1自编码器(Autoencoders)2.2.2生成对抗网络(GANs)2.2.3自监督学习2.3.半监督学习2.4提高性能的策略2.4.1注意力机制2.4.2领域知识2.4.3估计的不确定性3深度学习应用3.1分类3.1.1监督分类3.1.2无监督的方法3.1.3半监督学习3.2分割3.2.1基于监督学习的分割模型3.2.

夏木夕·2023-08-26 08:28

ElasticSearch-集成ik分词器

/elasticsearch启动es服务分词测试细粒度分词方式分词请求分词结果粗粒度分词方式分词请求分词结果项目中代码结果总结提升背景介绍我们在项目

武梓龙_Wzill·2023-08-26 07:23

第5.2章：StarRocks用户、角色与权限

StarRocks的权限管理参照了MySQL的权限管理机制，支持表级别细粒度的权限控制、基于角色的权限访问控制，咱们这里整体梳理一下。

流木随风·2023-08-24 22:32

Flink流批一体计算（16）：PyFlink DataStream API

它提供了对状态和时间细粒度控制，从而允许实现高级事件驱动系统。用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成。Stream是一个中间结果数据，而Tra

victory0508·2023-08-24 20:25

Java设计模式11——享元模式

二、模式核心享元模式以共享的方式高效的支持大量细粒度对象的重用。享元对象能做到共享的关键是区分了内部状态和外部状态。内部状态：可以共享，不会随环境改变而改变。外部状态：不可以共享，会随环境改变而改变。

weixin_33779515·2023-08-23 03:32

Rail-5k:一个用于轨道表面缺陷检测的真实数据集

一个用于轨道表面缺陷检测的真实数据集文章目录Rail-5k:一个用于轨道表面缺陷检测的真实数据集摘要1介绍2相关工作2.1自然图像数据集2.2合成缺陷数据集2.3铁路缺陷数据集3轨道5k数据集3.1轨道图像采集3.2细粒度的类定义和实例级注释

AI从入门到实践·2023-08-22 17:29

大数据 Haddoop（二）架构与原理

能够细粒度的管理和调度任务，此外，还能支持其他计算框架，比如：spark等。Hadoop能够根据最简单的计算机架构，实现计算机集群的功能。HDFS设计单台及其的硬件扩展（硬

傅二毛·2023-08-22 17:45

探究Java spring中jdk代理和cglib代理！

1.3.1有无接口1.3.2灵活性1.4对于两种代理模式的总结1.4.1jdk代理模式1.4.2cglib代理模式二.两种代理模式应用场景2.1jdk代理模式应用场景2.1.1基于接口的代理2.1.2细粒度的方法拦截

默o。·2023-08-22 16:32

微服务--整体...

广义：分布式系统解决方案，推动细粒度服务的使用，让这些服务协同合作！《微服务》与《微服务框架》的区别？

飞天小马驹·2023-08-21 18:02

Google｜OctoPack：指令微调代码大语言模型

AI 研习所·2023-08-21 18:38

JumpServer V3堡垒机实现SAML2认证

Keycloak提供用户联合、强身份认证、用户管理及细粒度权限管理等功能，以求客户在最小的成本下向应用程序和服务添加身份验证等功能。

JiangLanQing·2023-08-21 04:31

深度学习在组织病理学图像分析中的应用: Python实现和代码解析

随着深度学习技术的进步，其在组织病理学图像分析中的应用也变得日益重要。本文旨在介绍如何使用Python和深度学习技术来处理和分析组织病理学图像。

快撑死的鱼·2023-08-21 04:30

Unity资源之Resources目录

ResourcesSystem的最佳实践不要使用它出于以下几个原因，提出了这一强烈建议：使用Resources文件夹使细粒度的内存管理更加困难资源文件夹使用不当会增加应用程序启动时间和构建时间随着Resources

a_codecat·2023-08-20 23:54

opencv特征提取

特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和

修炼打怪的小乌龟·2023-08-20 13:55

B+树、B-Link树、LSM树，解读一下常用的存储结构

其中存储这一模块，负责数据在磁盘和内存上的存储、检索和管理，并向上层提供细粒度的数据操作接口。因为存储和其它模块的耦合较少，我们可以把它具象为一个专用的数据库组件，称为存储引擎。

戌米·2023-08-19 19:49

elaticsearch(2)

默认每个中文是一个词（不使用IK分词器时）IK分词器提供了两个算法：ik_smart和ik_max_word,ik_smart为最少切分，ik_max_word为最细粒度切分。

qq_50845989·2023-08-19 18:04

Spring微服务实战第1章欢迎迈入云世界，Spring

应用程序逻辑分解为具有明确定义了职责范围的细粒度组件，这些组件互相协调提供解决方案。每个组件都有一个小的职责领域，并且完全独立部署。微服务应该对业务领域的单个部分负责。

天空鸟_时光不老·2023-08-19 16:07

微服务设计-API网关

团队之间可以灵活开发&部署可灵活选择技术栈不同的松耦合服务可根据自身需求来部署，每个服务都有其细粒度的api模型来服务不同的客户端（web、手机和第三方API

Go语言由浅入深·2023-08-19 11:09

脑PET图像分析和疾病预测挑战赛NLP-笔记

学习总结：1.国内快速下载Python库：推荐使用清华源，地址为：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用方法：这里以安装torchvision为例：pipinstalltorchvision-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple解决bug总结：

zhtstar·2023-08-19 05:50

基于Aop实现Spring事务管理详解

在Spring中，AOP和事务管理可以同时使用，通过在事务管理中配置AOP拦截器，可以在事务管理的基础上实现更细粒度的控制。

LongZheOVO·2023-08-18 11:52

如何构建弹性微服务

开发人员越来越依赖微服务架构将应用程序构建为一组细粒度，重点狭窄且独立的服务，每个服务均独立开发和部署。

cxt70571·2023-08-17 17:17

微服务弹性伸缩_如何构建弹性微服务

开发人员越来越依赖微服务体系结构将应用程序构建为一组细粒度，重点狭窄且独立的服务，每个服务均独立开发和部署。

cxt70571·2023-08-17 17:17

XDR解决方案三

首先，实现精准防护的唯一路径，就是要从云、管、边、端、人五个维度出发，不断进行精细化拓展，最终以更细粒度的方式实现威胁检测、发现、溯源和防护。

艾文-你好·2023-08-17 12:22

3.微服务概述

开发速度快、成本高；微服务SOA能拆分的就拆分是整体的，服务能放一起的都放一起业务逻辑存在于每一个服务中业务逻辑横跨多个业务领域使用轻量级的通讯方式，如HTTP企业服务产总线(ESB)充当服务之间通讯的角色细粒度粗粒度

LB_bei·2023-08-17 01:12

计算机视觉五大核心研究任务全解：分类识别、检测分割、人体分析、三维视觉、视频分析

1.2历史背景及发展1.2.11960s-1980s:初期阶段1.2.21990s-2000s:机器学习时代1.2.32010s-现在:深度学习的革命1.3应用领域概览1.3.1工业自动化1.3.2医疗图像分析

TechLead KrisChang·2023-08-16 22:17

【Java】Guava的Striped类。

通常，Striped锁适用于具有大量细粒度访问的数据结构或资源。importcom.google.common.util.concu

叹了口丶气·2023-08-16 19:06

（二）结构型模式：7、享元模式（Flyweight Pattern）（C++实例）

享元模式的UML图学习3、享元模式的应用场景4、享元模式的优缺点5、C++实现享元模式的简单实例1、享元模式（FlyweightPattern）含义享元模式（Flyweight），运用共享技术有效地支持大量细粒度地对象

Ivy_belief·2023-08-16 19:10

SAM在医学图像分割的一些研究（Segment Anything Model for Medical Images?（2023））

同时，零射击、高效的MIS可以很好地减少标注时间，促进医学图像分析的发展。因此，SAM似乎是一种潜在的工具，其在大型医疗数据集上的性能有待进一步验证

神符编辑·2023-08-16 12:18

【hive】hive分桶表的学习

hive分桶表的学习前言：每一个表或者分区，hive都可以进一步组织成桶，桶是更细粒度的数据划分，他本质不会改变表或分区的目录组织方式，他会改变数据在文件中的分布方式。

kiraraLou·2023-08-16 05:28

综述：计算机视觉中的图像分割

一、说明这篇文章是关于图像分割的探索，这是解决计算机视觉问题（如对象检测、对象识别、图像编辑、医学图像分析、自动驾驶汽车等）的重要步骤之一。让我们从介绍开始。

无水先生·2023-08-16 01:22

Redis 基础知识

读取11万，是一种细粒度的缓存，性能较好）3、数据类型是多样性的！（不需要事先设计数据库！

DyingLive·2023-08-15 21:08

Dubbo 可观测性实践之 Metrics 功能解析

企业从单体架构发展到分布式架构，使用容器部署拆分出来的一众微服务、与业务联系紧密，传统的监控仅适合报告系统的整体运行情况无法进行高度细化的分析与关联，于是需要将研发视角融入监控，发展具有比原有监控更广泛、更主动、更细粒度的能力

·2023-08-15 18:08

享元模式在 Android 系统中的应用

使用享元模式可有效地支持大量细粒度对象的复用。看上去很厉害的样子，其实全是废话，说白了就是对象的复用。经典实现假设某个对象个别重要属性是不变的，但是有几个细微属性会不停地发生变化，如果

Joseph_L·2023-08-15 07:11

云端环境跑通BaseLine

报名链接：脑PET图像分析和疾病预测挑战赛2.获取文件百度AISt

LH菜鸟·2023-08-14 20:38

6 理解业务概念和业务组件

组件化开发将原有到系统级的粗粒度控制细化到了组件级别的细粒度控制，一个复杂系统的构建就是组件最终集成后的一个结果。

跟着涛哥学架构·2023-08-14 09:35

Python老司机带你快速搞定日志分析工具

该工具的侧重点不是通常的PV，UV等展示，而是在指定时间段内提供细粒度（最小分钟级别，即一分钟内的日志做抽象和汇总）的异常定位和性能分析。

妄心xyx·2023-08-14 05:13

《深度学习与图像分析——基础与应用》书籍阅读

李松斌，刘鹏著，科学出版社2023年5月20日16:32:38开始阅读，2023年7月12日读完。1.基础知识获得泛化能力是深度学习的最终目标。泛化能力是指处理未被观察个的数据的能力（即不包含在训练数据中的数据）。训练集：训练模型测试集：测试模型的泛化能力验证集：验证模型是否过拟合数据增强的常用方法：●翻折（类似于镜面的翻折）；●旋转●缩放●裁剪●平移●添加噪声神经网络学习的目的就是为了找出能使得

小南/南儿·2023-08-13 13:01

【elasticSearch系】2.玩转elasticSearch 日常查询实战

奔跑吧，小子·2023-08-13 11:11

游标pls-00324

cursorattributemaynotbeappliedtonon-cursoropencur_…loopfetchcur_…intov_…ifv_…%found–该行触发endif;endloop;closecur_…解决的方式是，将结果值细粒度接收

dongdong咚咚咚·2023-08-13 06:46

Datawhale-AI夏令营:脑PET图像分析和疾病预测挑战赛baseline解读

这段代码是一个完整的深度学习模型训练和预测的流程。下面我会逐步解释每个步骤的作用。首先，这段代码导入了必要的库，包括PyTorch、numpy、pandas等。接着，打印出CUDA版本和是否可用GPU，并将模型部署到GPU上（如果可用）。接下来是数据预处理的部分。通过glob.glob函数获取训练和测试图像的路径，并对其进行随机化。然后定义了一个自定义的Dataset类XunFeiDataset，

一起努力啊～·2023-08-13 05:40

DataWhale夏令营第一期----脑PET图像分析和疾病预测挑战赛

本文原出处https://aistudio.baidu.com/bd-cpu-01/user/2602285/6564384/lab基于PaddleClas套件的脑PET图像分析和疾病预测挑战赛-baseline

别人家的韵颖·2023-08-13 05:40

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