apue.h配置

最近在学apue  就是《unix环境高级编程第三版》
由于换电脑了,人的记忆力是有限的,所以从头记录一下。

当然第一个问题就是书中第一个例子 涉及到了apue.h文件

网上有很多安装方法,我也学习了很多,每个人有不同的安装方法

第一步:从官网下载源码  http://www.apuebook.com/apue3e.html   进去点击souce code 下载文件为×××.tar.gz

在终端里执行       

sudo apt-get install libbsd-dev
(跟后面的make有关系 不安装会出错)

第二步:进入Download文件夹,解压

cd Downloads
tar -zxvf    ***.tar.gz
此时产生一个apue.3e文件夹

第三步:进入apue.3e文件夹 ,将apue.h  error.c拷贝 修改

cd apue.3e
make
sudo cp ./include/apue.h /usr/include/
sudo cp ./lib/error.c  /usr/include/
cd /usr/include
sudo gedit apue.h
在apue.h 的倒数第二行 加入 #include "error.c"


至此,完成。

ICCV (International Conference on Computer Vision) 是计算机视觉领域的重要国际会议,每年都会汇聚最新的研究成果。ICCV 2023 版本中,医学图像分割作为其中一个热门研究方向,关注的是如何使用计算机视觉技术来自动分析分割医学影像中的结构或病变,这对于疾病诊断、手术规划治疗效果评估具有重要意义。 在ICCV 2023上,可能会探讨以下几个方面: 1. **深度学习方法**:深度学习特别是卷积神经网络(CNN)递归神经网络(RNN)在医学图像分割中的应用会持续发展,比如U-Net、SegNet、Unet++等模型的改进集成。 2. **弱监督半监督学习**:减少标注数据的需求,通过利用大量未标注或部分标注的图像来提升分割性能。 3. **注意力机制**:自注意力机制可能会被用于更精准地聚焦于图像中的关键区域,提高分割的精度。 4. **医学图像的多模态融合**:结合不同类型的医学图像,如CT、MRI、PET等,以获得更全面的特征信息。 5. **迁移学习与预训练模型**:利用预训练在大规模数据集(如ImageNet)上的模型,然后在医疗领域的特定任务上微调。 6. **算法评估与挑战**:如何设计有效的评价指标基准,以及组织针对特定医学图像分割任务的比赛。 相关问题--: 1. ICCV 2023中有哪些新型的医学图像分割算法被提出? 2. 在医学图像分割中,如何处理数据不平衡的问题? 3. 有没有在ICCV 2023上展示的成功案例,证明了医学图像分割技术的实际临床价值?
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