linux程序配置的几个要点

最新推荐文章于 2024-11-24 22:08:11 发布
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本文详细介绍了如何通过服务模式、输出coredumpfile、修改程序运行所属用户及用户组、增加文件句柄数等技术手段，提升程序性能与稳定性，并提供了实际代码实现案例。

1、是否为服务模式

2、是否需要输出core dumpfile

3、修改程序运行所属用户及用户组

4、增加文件句柄数

 

详细代码实现，参见附件 .

 

【语音识别】基于主成分分析PCA结合最近邻KNN实现声音自动分类附matlab代码
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03-06 262
声音自动分类是语音识别领域的一项重要任务，广泛应用于语音交互、语音控制和医疗诊断等领域。本文提出了一种基于主成分分析（PCA）和最近邻（KNN）相结合的声音自动分类方法。PCA用于提取声音特征的降维表示，KNN用于基于降维特征进行分类。实验结果表明，该方法在多个声音数据集上取得了较高的分类精度，证明了其有效性和实用性。引言声音自动分类旨在根据声音特征将声音样本分类到预定义的类别中。传统的声音自动分类方法通常依赖于手工提取的特征，这需要大量的专业知识和经验。
【图像分割】基于KFCMC和FMC两种聚类算法实现MRI图像的分割matlab代码
qq_59747472的博客
11-08 733
1 简介 目的:磁共振成像( magnetic resonance imaging , MRI)对脑组织有较好的成像效果,但噪声,偏移场和部分容积效应( partial volume effect , PVE)的存在,使得全自动分割MRI图像面临一定的困难.模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)聚类算法在脑组织分割中得到较广泛研究.本文以存在噪声和偏移场影响的脑MRI图像分割为应用背景,研究了大量相关方法,探讨FCM算法分割脑部 图像的改进思想.方法本文主要研究了9种FCM算法的理论基础,并通
【BraTS】Brain Tumor Segmentation 脑部肿瘤分割1（数据篇）
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BraTS2015数据 官方网址：http://www.braintumorsegmentation.org/ 下载地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/26367
【图像分割】使用 MRI 图像进行脑肿瘤检测和分割（Matlab代码实现）
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11-24 1396
使用MRI（磁共振成像）图像进行脑肿瘤检测和分割是一项关键任务，可帮助医生准确诊断和治疗患者的脑部疾病。首先，从患者的MRI扫描中获取脑部图像数据。这些数据可能包括T1加权、T2加权和增强T1加权序列等。然后，对原始图像进行预处理，如去除噪声、图像配准和强度标准化，以准备进行后续的分析。利用图像处理和机器学习技术，对预处理后的MRI图像进行肿瘤检测。这通常涉及使用特征提取方法来识别潜在的肿瘤区域，如形态学特征、纹理特征和直方图特征等。
图像分割使用 MRI 图像进行脑肿瘤检测和分割Matlab实现.rar
04-08
2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
【图像分割】使用 MRI 图像进行脑肿瘤检测和分割Matlab实现.rar
07-28
本压缩包文件提供了一种使用MRI图像进行脑肿瘤检测和分割的Matlab实现方法。MRI（磁共振成像）技术是一种先进的医疗成像技术，它利用强磁场和无线电波获取人体内部结构的详细图像，无辐射风险。在脑肿瘤的诊断中，...
【图像分割】使用 MRI 图像进行脑肿瘤检测和分割附Matlab代码.rar
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08-17
它不仅可以帮助他们更好地理解图像分割的理论知识，还能够通过实际操作加深对MRI图像处理和脑肿瘤分割技术的理解。对于提升相关专业学生的研究能力和技术水平将起到积极作用。 【图像分割】使用 MRI 图像进行脑肿瘤...
基于Unet的BraTS 3d 脑肿瘤医学图像分割，从nii.gz文件中切分出2D图片数据
Henry的博客
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3D图像分割一直是医疗领域的难题，在这方面nnunet已经成为了标杆，不过nnunet教程较少，本人之前跑了好久，一直目录报错、格式报错，反正哪里都是报错等等。并且，nnunet对于硬件的要求很高，一般的电脑配置或者低配置的服务器完全带不起来或者定义conv.3D的unet网络模型，但对显卡的要求也很高...之前实现了unet的自适应多类别分割任务，博文如下代码根据数据集的mask，可以自动计算出mask前景的类别，这样就能为unet的输出自动调整，不需要更改别的操作。
基于matlab的脑瘤mr图像处理_BraTS18——多模态MR图像脑肿瘤分割挑战赛续9
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今天将继续分享从网络结构上进行改进提出ETVNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。一、Edge Guidance 模块介绍在论文《ET-Net A Generic Edge-aTtention Guidance Network for Medical Image Segmentation》中，作者提出在网络中...
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