2021-08-18

博主分享了自己初次尝试搭建Minecraft 1.8.8本地服务器的经历,并利用mcpython编程实现了将黑白简笔画转化为游戏内的建筑。以此致敬袁隆平爷爷,展示了编程转化的图像成果,尽管云朵遮挡了部分,但通过调整解决了问题。文中还表达了对提供教程的大佬的感谢,并希望得到读者的支持。

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内个,这是我第一次写博客,写不好大家见谅哈。

暑假里我参照csdn大佬白舞裙衫而成功搞出了Minecraft1.8.8的本地服务器并利用mcpipy编程。在这里谢谢他哈。
在这里插入图片描述
我突发奇想,觉得有些大佬搭建照片建筑很厉害,我可不可以用编程来实现?根据我的思考,我觉得如果做出彩色照片比较复杂,需要各种各样的颜色判定于。是我打算做出黑白照片,然后我决定用一张简笔画来练练手,顺便纪念我们敬爱的袁隆平爷爷。这里园图片来自360,只是发布者没注意看是谁【捂脸】

那么,给大家看一下效果。图片用美图秀秀经行了加工。只是我们的云朵同志锲而不舍地遮住爷爷的脸呐。。。。不过我改了能见度嘿嘿嘿😁

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泥土柱子是我建的通天塔。

这是代码,以后研究下怎么插入代码块。
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其实不难的,不过我忙了几天233

人家流量这么少,大家支持一下呗。。。

数据集介绍:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 一、基础信息 数据集名称:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 数据规模: - 训练集:5,205张医学图像 - 验证集:240张医学图像 - 测试集:220张医学图像 病理分类: - Lymphocytes(淋巴细胞):免疫系统核心细胞,参与病毒防御与肿瘤监控 - NE(中性粒细胞):急性炎症标志物,反映感染与组织损伤 - SCC(鳞状细胞癌):常见上皮组织恶性肿瘤,需早期精准识别 标注规范: - YOLO格式标注,支持目标检测模型训练 - 包含多边形坐标标注,适配病理切片分析需求 二、核心应用 数字病理诊断系统: 支持开发白细胞亚型自动分类系统与鳞癌检测算法,辅助显微镜图像分析,提升病理科工作效率。 血液病辅助诊断: 通过淋巴细胞/中性粒细胞比例分析,为白血病、淋巴瘤等血液疾病提供AI辅助判断依据。 癌症筛查研究: 包含鳞状细胞癌阳性样本,适用于皮肤癌、头颈癌等上皮源性肿瘤的早期筛查模型开发。 医学影像教学: 提供标注规范的病理图像数据,适用于医学院校的细胞形态学教学与AI医疗交叉学科实训。 三、核心优势 临床病理学深度适配: 涵盖血液系统关键细胞类型与高发癌症类别,标注经病理专家双重校验,确保医学准确性。 多场景检测能力: 同时支持血涂片细胞分类与组织切片癌变区域检测,满足复合型医疗AI产品开发需求。 数据分布专业化: 按医学研究标准划分训练集/验证集/测试集,包含典型病例与边缘案例,强化模型鲁棒性。 跨任务兼容性: YOLO标注格式可直接用于目标检测训练,同时支持转换为分类、实例分割等扩展任务。
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