安装 lnmp 记录

环境:ContOS 7

CPU参数: 8核 64位

CPU型号:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2682 v4 @ 2.50GHz

内存:16G


开始安装:

wget http://dl.wdlinux.cn/files/lanmp_v3.1.tar.gz
tar zxvf lanmp_v3.1.tar.gz
sh lanmp.sh                   默认安装
sh lanmp.sh cus             自定义安装

默认安装的版本是
apache-2.4.18
nginx-1.8.1
php-5.6.21
mysql-5.5.49

如需自定义软件的安装,在安装脚本后面增加 cus 即可
如上所述,这样就可以选择自己要安装的相应版本


已在CentOS 6.X/7.X上测试通过,其它系统未能亲测,大家安装时可把问题发到论坛上来
已知php5.3在CentOS 7的系统上安装有问题

卸载方法
sh lanmp.sh un

遇到的问题:

1:启动 php-fpm时 报错,提示找到不 ZendGuardLoader.so 

   手动下载对应php的版本号,把里面的 ZendGuardLoader.so 复制到指定目录,重启nginx 即可


内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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