qq_40041064的博客

前言：今天分享长木谷 AIHIP 人工智能术前规划系统辅助人工全髋关节置换术治疗成人 Crowe Ⅳ型先天性髋关节发育不良的疗效研究报告。

提供了对线段和多边形的裁剪(clipping)以及偏置(offseting)功能。它支持多种填充原则(奇偶填充、非零填充、正填充、负填充)；它能够接受各类多边形输入，包含自交的多边形；它对于商用以及免费软件来说都是免费使用的。它相较于其他库来说效率极高；它支持多边形和线段的偏置；它数值稳定（鲁棒性强）；

本文分享如何通过开源免费的软件Inno setup来制作软件安装包的相关技术，主要从Inno Setup下载安装、简易程序安装包制作和 优化修改方面展开，希望对各位小伙伴有所帮助！我将收获到的：1.将所有关联文件打包为.exe文件2.赏心悦目的安装界面3.方便的安装卸载。

现在的创作，我更愿意称之为分享，已经是我生活的一部分了。现在才深切的理解分享的意义和强大，从来不会教会徒弟饿死师傅，如果有，那就是师傅的能力没有到达师傅的境界。在优快云的这段时间内，收获了四千多的粉丝，看到小伙伴的留言也很开心，也认识到了一些志同道合的小伙伴。上，涉及的三方库有VTK、ITK、Qt、CGAL、PCL等，创建专栏或者录制视频，欢迎有志同道合的小伙伴加入，一起进步。

1.Console窗口 2.ini文件读取乱码 3.利用Visual Studio将Qt的ui界面程序封装成dll库

1. 官方下载地址：https://kinddragon.github.io/vld/可以下载最新的版本V2.5.12. 下载后安装。3. 打开VS2017，新建控制台工程，右键工程“属性”，在“配置属性”->“VC++目录”的包含目录和库目录中添加相应对象。包含目录添加...\Visual Leak Detector\include，库目录添加...\Visual Leak...

1. 3D Slicer2. ParaView3. MITK

#include <iostream>using namespace std;class Self{private: int a[20]; int m, n, p;public: Self(int _m, int _n) { m = _m; n = _n; } void process() { int pf; int j = 0; p = 0; for (int i = m; i <= n; i++) { int k = i; .

* This example explains how to perform the hand-eye calibration for* a SCARA robot. In this case, the camera is stationary with respect* to the robot and observes the workspace of the robot. The* c...

转载自：https://wenku.baidu.com/view/e00fed595f0e7cd184253669.html

Halcon标准标定板：1. 带有矩形标记的标定板

Halcon中获取Region角度的方法有：smallest_rectangle2，orientation_region1. smallest_rectangle2(Regions: : :Row,Column,Phi,Length1,Length2)Row,Column为中心点的坐标Phi为倾斜角度（- pi / 2 < Phi && Phi &l...

Halcon例程位置：...\examples\solution_guide\3d_visionHalcon 18.11和VS2017配置：1. 引用添加HalconDotNet.dll文件2. 工具条中添加 HWindowControl和HSmartWindowControl指针注：不太明白的地方可以参考：https://blog.youkuaiyun.com/u010274659/ar...

神经网络优化算法主要用来调整神经网络中的参数，是神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小，有反向传播算法和梯度下降算法。梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值。参数x的更新公式为：反向传播算法则是采用一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法。...

1. 前馈神经网络前馈神经网络是一种最简单的神经网络。各神经元分层排列，每个神经元只与前一层神经元相连，接收前一层神经元的输出，并传输给下一层，各层之间没有反馈。...

1. 填充以MNIST数据集中的图片数据为例，图片大小为28*28。若网络层所接受的数据高宽为32×32，则必须将28×28大小的图片填充到32×32。import tensorflow as tf x = tf.random.normal([4,28,28,1])# 填充方案上下左右各填充两个#tf.pad(x,[[0,0],[2,2],[2,2],[0,0]])'''&l...

样例为《概率论与数理统计》中线性回归一节中的例子我们希望通过对该数据进行线性回归，即使用线性模型 来拟合上述数据，此处 a 和 b 是待求的参数接下来，我们使用梯度下降方法来求线性模型中两个参数 a 和 b 的值 3。回顾机器学习的基础知识，对于多元函数 求局部极小值，梯度下降 的过程如下： 初始化自变量为 ， k=0 迭代进行下列步骤直到满足收敛条件： ...

1. 合并（tf.concat和tf.stack两种方法）# concat合并，不产生新维度，可以在任意的维度上进行，# 唯一的约束是非合并的长度必须一致import tensorflow as tf #张量a保存4个班级35个学生的8科成绩a = tf.random.normal([4,35,8])#张量b保存6个班级35个学生的8科成绩b = tf.random.normal...

import tensorflow as tf import numpy as npfrom tensorflow.keras import Sequentialfrom tensorflow.keras import losses, optimizersmnist = tf.keras.datasets.mnist(train_data, train_label), (test_d...

1. tf.gatherimport tensorflow as tf # tf.gather适合索引没有规则的场合# 以班级成绩册为例，共有4个班，每班35个同学，8门成绩x = tf.random.uniform([4,35,8],minval=0,maxval=100,dtype=tf.int32)# 收集第1,2班级的成绩册tf.gather(x,[0,1],axis=0...

import tensorflow as tf from matplotlib import pyplot as plt# 设置x坐标的间隔x = tf.linspace(-6.,6.,100) # 定义函数f = 1/(1+tf.exp(-x))# 绘制函数曲线，设置颜色，线宽，线型plt.plot(x,f,color='blue',linewidth=1.0,linesty...

常用的比较函数：tf.equal，tf.greater， tf.less，tf.greater_equal，tf.less_equal，tf.not_equal，tf.is_nan。也可以通过tf.math.equal调用。import tensorflow as tf # 用正态分布来模拟100个样本的预测结果，可以认为是100个MNIST样本out = tf.random.norma...

1. 对抗网络GAN的网络结构对抗网络包含了2个子网络：生成网络（Generator，G）和判别网络（Discriminator，D），其中生成网络负责学习样本的真实分布，判别网络负责将生成网络采样的样本与真实样本区分开来。2. 对抗网络GAN的训练方法对于判别网络 D，它的目标是能够很好地分辨出真样本????????与假样本????????。以图片生成为例，它的目标是最小化图片的预测值和真实值之间的交叉熵损...

在强化学习问题中，具有感知和决策能力的对象叫做智能体，它可以是一段算法代码，也可以是具有机械结构的软硬件机器人系统。智能体通过与外界环境进行交互从而完成某个任务，这里的环境是指能受到智能体的动作而产生影响，并给出相应反馈的外界环境的总和。对于智能体来说，它通过感知环境的状态产生决策动作；对于环境来说，它从某个初始状态s1开始，通过接受智能体的动作来动态改变自身状态，并给出相应的奖励（Reward）...

本次样例为衣服分类，来自谷歌官方教程https://tensorflow.google.cn/tensorboard/tensorboard_in_notebooks遇到问题Run以后，通过输入命令后始终显示的是tensorboard --logdir logs解决方案上面图片上明确表明了出现此问题的原因有两种：没有向event文件写入数据或者tensorbo...

一. 自编码器如果把算法x作为监督信号来学习，这类算法成为自监督学习（Self-supervised learning）。自编码器算法属于自监督学习的范畴。自编码器算法原理：利用数据x本身作为监督信号来知道网络的训练，即希望神经网络能够学习到映射????????: ???? → ????。我们把网络????????分为两部分，前面的子网络学习映射关系：????????1 : ???? → ????，后面的子网络尝试学习映射关系ℎ????2 : ???? → ????...

1. repeat()数据集重复训练次数2. filterdef filter(self, predicate):数据集通过predicate判定进行筛选。'''>>> dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])>>> dataset = dataset.filter(la...

分类问题和回归问题是监督学习的两大类。分类问题常用的损失函数为交叉熵函数（cross entropy）tensorflow实现过程：# y为正确结果，y_pred为预测结果loss = -tf.reduce_mean(y*tf.log(tf.clip_by_value(y_pred, 1e-10, 1.0)))回归问题常用的损失函数为均方误差（MSE，mean square...

1.安装AnacondaAnaconda安装包下载路径：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/注意事项1：Select Installation Type （Just Me 和 All Users），选择Just me就好了。注意事项2：Advanced Installation Options两个选项都勾选遇到...

常见的激活函数为Sigmoid，ReLU，LeakyReLU，Tanh1. Sigmoid(又称为Logistic) 将输入转化到[0,1]区间，可以直接利用梯度下降算法优化参数。2. ReLUTensorflow中通过tf.nn.relu 实现ReLU 函数...

a

运行卷积运算时出现下面错误：出现原因：同时打开了PyCharm和VSCode两个编译器，造成了内存占用过多。解决方法：关掉其中一个编译器，编译即可通过---------------------------------------------------------------------------UnknownError ...

输入为Fashion MNIST图片向量，经过三个全连接层后得到隐向量z的均值与方差，分别用2个输出节点数为20的全连接层表示，fc2的20个输出节点表示20个特征分布的均值向量μ，fc3的20个输出节点表示20个特征分布的方差向量的log值。通过Reparameterization trick采样获得长度为20的隐向量z，并通过fc4/fc5重建出样本图片。VAE作为生成模型，除了可以重...

keras模块的学习文档：https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/

tensor四个参数的含义(batch_size, height, width, channels)

卷积神经网络的研究产生了各种各样的网络模型，也提出了多个卷积层的变种，本文主要介绍卷积层的算法及在Tensorflow中的实现方法，包括：普通卷积，空洞卷积，转置卷积，分离卷积。1. 普通卷积以多通道输入，单卷积核（步长为1，不填充）为例说明import tensorflow as tf r = tf.constant([[1.,-1.,0.,2.,0],[-1.,-2.,2....

一. 卷积层实现在Tensorflow中，可以通过自定义权值的底层方式，也可以通过调用线程的卷积层类的高层方式搭建卷积层的网络。1. 自定义权值import tensorflow as tf x = tf.random.normal([2,5,5,3]) # 模拟输入，3 通道，高宽为5w = tf.random.normal([3,3,3,4]) # 4 个3x3 大小的卷积核...

使用管理员权限运行 Anaconda Prompt升级navigator，执行conda update anaconda-navigator重置navigator，执行anaconda-navigator --reset升级客户端，执行conda update anaconda-client升级安装依赖包，执行conda update -f anaconda-client参考：http...

def softmax(logits, axis=None, name=None):'''Computes softmax activations.This function performs the equivalent ofsoftmax = tf.exp(logits) / tf.reduce_sum(tf.exp(logits), axis)'''import tenso...

1. 查看版本信息import tensorflow as tfprint(tf.__version__)