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RSS订阅原创 论文写作加速器：一键式公式插入大法揭秘！
毕业季临近，论文写作中数学公式编辑成难题？不必逐个符号编辑，3步快速插入公式，1分钟搞定，提升效率，论文写作不再焦头烂额！
2025-02-13 16:47:08
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原创 A4-Unet: Deformable Multi-Scale Attention Network for Brain Tumor Segmentation【医学图像分割】
脑肿瘤分割模型面临MRI（磁共振成像）的复杂性和可变性挑战，包括不规则的形状和不明确的边界，导致噪声，错误分类和分割不完整，从而限制了模型的准确性。为了解决这个问题，本文以UNet模型为参考在编码器中掺入了可变形的大核注意力（DLKA）， 在瓶颈中采用了具有跨通道注意的Swin空间金字塔池（SSPP），并在解码器中引入了带有离散余弦变换（DCT）正交性的组合注意模块（CAM）， 在跳跃连接中添加了注意门（AG），设计出了一种新型的脑肿瘤分割模型A4-Unet。近年来，脑肿瘤分割模型有助于医学诊断。
2025-02-12 16:30:02
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原创 可变性卷积原理你会了吗？
图1是普通卷积在输入上进行卷积计算的过程，卷积核大小为3*3，在输入特征图尺寸为7*7上进行卷积，将卷积核权重与输入特征图对应位置元素相乘并求和得到输出特征图元素，按一定方式滑动窗口就能计算得到整张输出特征图。因此，根据上面的操作可以到的普通卷积的公式如下：其中，公式中符号详细涵义如下：：这是输出特征图在位置 的值。：这个求和符号表示对所有卷积核中的点进行求和，其中 R 是卷积核中所有点相对于中心点的偏移量集合。：这是卷积核在位置的权重。：这是输入特征图在位置的值，其中。
2025-02-12 15:31:51
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原创 CSWin-UNet: Transformer UNet with cross-shaped windows for medicalimage segmentation【医学图像分割】
在本文中通过引入一种高效且轻量级的方法CSWin-UNet来解决先前基于 Transformer 的医学图像分割模型中感受野相互作用的局限性。在三个大型医学图像分割数据集的综合评估表明，CSWinUNet 在分割精度方面超越了其他最先进的方法。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和 Transformer 架构，已成为医学图像分割广泛研究的焦点，取得了令人印象深刻的成果。本文开发了一种新颖的 U 形编码器-解码器网络架构 CSWin-UNet，利用专门为医学图像分割量身定制的。
2025-01-21 10:56:51
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原创 分组卷积和转置卷积
分组卷积就是将输入通道和输出通道都划分为同样的组数，然后仅让处于相同组号的输入通道和输出通道相互进行“全连接”,换句话说分组卷积的核心思想是将输入通道分成g个组，每个组内的通道独立进行卷积操作。具体来说：输入通道被均匀分成g个组，每组有个通道。输出通道也被分成g个组，每组有个通道。每个组内的卷积操作是独立的，即第i组的卷积核只作用于第i组的输入通道，并生成第i组的输出通道。转置卷积可以看作是标准卷积的逆运算。
2025-01-20 15:29:25
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原创 SwinPA-Net: 用于医学图像分割的基于Swin Transformer的多尺度特征金字塔聚合网络【医学图像分割】
本文介绍了一种新颖的基于SwinTransformer的多尺度特征金字塔聚合网络SwinPA-Net，主要用于医学图像分割。SwinPA-Net有效缓解由于各种医学图像中病灶类型差异较大、病灶颜色与周围组织差距较小而难以准确定位病灶的问题。医学图像的精确分割是病理学研究和临床实践的关键挑战之一。然而许多医学图像分割任务存在不同类型病灶之间以及病灶与周围组织之间相似形状和颜色差异较大等问题，严重影响了分割精度的提高。
2025-01-20 13:49:45
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原创 SUnet: A multi-organ segmentation network based on multiple attention【医学图像分割】
本文提出了一种新颖有效的医学图像分割方法SUnet，用于腹部和胸部的多器官分割。腹部或胸部计算机断层扫描(CT)图像中的器官分割在医学诊断中发挥着至关重要的作用，因为它使医生能够快速定位和评估器官异常，从而指导手术计划并辅助治疗决策。本文提出SUnet，一种纯基于Transformer的U形医学图像分割网络，结合了高效的空间缩减注意力和多注意力特征融合。本文提出了有效的空间缩减注意力，这使得模型能够在保持更少参数的同时表现更好，并减轻基于Transformer的模型中常见的过度拟合。
2025-01-19 17:50:54
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原创 ConDSeg: A General Medical Image Segmentation Framework viaContrast-Driven Feature Enhancement【图像分割】
本文提出了一种名为ConDSeg的通用医学图像分割框架，通过对比驱动的特征增强来解决医学图像分割中的“软边界”和共现现象两大挑战。
2025-01-16 16:31:37
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原创 标准卷积和深度可分离卷积
深度卷积（Depthwise Convolution）：对每个输入通道单独进行卷积操作，不跨通道进行卷积。逐点卷积（Pointwise Convolution）：使用 1×1卷积核对深度卷积的输出进行通道混合，生成新的特征图。
2025-01-15 17:08:10
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原创 通道注意力与空间注意力【学习篇】
卷积神经网络建立在卷积运算的基础上，它通过在局部感受野内将空间和通道信息融合在一起来提取信息特征。这种方式通常将每一个通道特征赋予相同的重要程度，但是事实上有些通道比较重要，有些通道没这么重要，为此，引入了通道注意力机制(ChannelAttentionMechanism,CAM)，聚焦特征图中的重要通道，为重要通道分配更高的权重。比如下图的建筑物图像经过不同的卷积核卷积操作后，得到了不同的特征图，从特征图可以看出来，每一个通道特征的重要程度存在差异，
2025-01-14 18:49:12
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原创 python爬虫--小白篇【selenium自动爬取文件】
在学习或工作中需要爬取文件资源时，由于文件数量太多，手动单个下载文件效率低，操作麻烦，采用selenium框架自动爬取文件数据是不二选择。如需要爬取下面网站中包含的全部pdf文件，并将其转为Markdown格式。
2024-12-31 11:35:42
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原创 【Django篇】--动手实现路由模块化与路由反转
在一个Django项目中，由于功能类别不同，因此需要将不同功能进行模块化设计。在Django项目中模块化设计则需要将不同模块封装为对应的app模块，每一个模块中涉及到的路由则也需要进行模块化设计，才能更好的让整个项目的耦合性更低。
2024-12-30 16:47:49
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原创 【Django篇】--动手实践Django基础知识
在url.py中定义两个视图函数，并添加到urlpatterns中用于访问。运行后的结果显示：在Django项目中，如果你希望在开发过程中随时看到代码更改的效果，可以通过设置DEBUG和TEMPLATES： 在文件中，将DEBUG设置为True。这样可以确保Django在开发过程中提供详细的错误页面，并且每次代码更改后，页面都会自动刷新以显示最新的代码效果。： 在文件中，确保TEMPLATES配置中的OPTIONS字典包含了，这样可以在开发服务器运行时自动检测模板文件的更改。
2024-12-23 18:41:08
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原创 【Django篇】--创建第一个Django项目
Django是一个高级的Python Web框架，鼓励快速开发和干净、实用的设计。它最初由Adrian Holovaty和Simon Willison为《华盛顿邮报》的网站开发而创建，并在2005年7月发布。Django遵循MVC设计模式，提供了一个强大的ORM系统、自动URL路由、中间件支持、表单处理、自带的管理后台等功能，以帮助开发者高效构建网站和Web应用。自2008年成为开源项目以来，Django因其“开箱即用”的特性和强大的功能集而受到开发者社区的广泛支持和使用。
2024-12-21 18:10:04
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原创 python爬虫--小白篇【爬取B站视频】
在分析网页前，需要明白爬取的数据是什么，由于b站的视频跟音频是分开存放的，所以我们需要分别找到视频和音频的url，然后在对其发起请求将视频和音频保存至本地；最后将两者合并在一起，才能形成完整的视频文件。
2024-12-11 11:13:39
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原创 python爬虫--小白篇【反反爬】
本文主要是记录了爬虫过程中的三种反反爬方法，主要是添加user-agent、使用ip代理、使用cookie。user-agent可以使用python第三方库fake-useragent随机获取，ip代理可以在网上找免费的或者付费的ip代理（可参考快代理 - 企业级HTTP代理IP云服务_专注IP代理11年），cookie可以自己登入账号后获取也可以写程序通过模拟登入后通过get_cookies()获得并保存为文件，之后在读取文件获取该cookie继续登入。
2024-12-09 11:30:45
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原创 小白爬虫——selenium入门超详细教程
Selenium是一个用于自动化测试的工具，它可以模拟用户在浏览器中的各种操作。除了用于爬虫，Selenium还可以用于测试，尤其是在处理动态加载页面时非常有用。本文将提供一个超级详细的Selenium教程，以帮助您快速入门并了解其各种功能和用法。
2024-12-05 18:37:03
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原创 EMCAD: Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image Segmentation
在医学图像分割中，特别是在计算资源有限的场景下，一个高效且有效的解码机制至关重要。然而，这些解码机制通常伴随着高昂的计算成本。为了解决这一问题，我们引入了EMCAD，一种新的高效多尺度卷积注意力解码器，旨在优化性能和计算效率。EMCAD利用独特的多尺度深度卷积块，通过多尺度卷积显著增强特征图。EMCAD还采用了通道、空间和分组（大核）门控注意力机制，这些机制在捕获复杂空间关系和聚焦显著区域方面非常有效。通过使用组卷积和深度卷积，EMCAD非常高效且具有良好的扩展性。
2024-12-03 09:52:56
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原创 UltraLightUNet：重新思考带有多核轻量级卷积的U形网络用于医学图像分割
在本文中，作者介绍了UltraLightUNet（2D和3D），这是一种用于医学图像分割的超轻量级、多核U形网络。UltraLightUNet的核心是由一种新的多核反向残差（MKIR）块组成，该块可以通过多个内核高效处理图像，同时捕获复杂的空间关系。此外，作者的多核反向残差注意力（MKIRA）块通过新的复杂卷积多焦点注意力机制来提炼和强调图像中的重要特征。
2024-11-26 12:17:11
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原创 Python爬虫——小白篇
线程池（Thread Pool）是一种多线程管理技术，它创建了一个线程的集合（池），这些线程可以重复使用，而不是每次需要时都创建和销毁。线程池的主要目的是减少在创建和销毁线程时所产生的性能开销。资源优化：通过重用线程，减少了线程创建和销毁的开销。控制并发：限制同时运行的线程数量，避免系统过载。提高响应速度：线程池中的线程可以立即执行新任务，而不需要等待线程创建。更好的系统稳定性：通过控制线程数量，避免过多的线程竞争系统资源。进程（Process）是计算机中的一个术语，指的是一个正在执行的程序的实例。
2024-11-20 11:51:23
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原创 Python爬虫——小白篇
是一种用于在XML文档中进行选择节点的查询语言。它被设计用来在XML文档中进行遍历，支持模式匹配。XPath是W3C（万维网联盟）推荐的标准，广泛应用于XML和HTML文档的解析中。注：获取销量和好评不到，尚未解决。
2024-11-14 16:28:10
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原创 Python爬虫--小白篇
1.1、简要介绍：是一个用于解析HTML和XML文档的Python库。它能够从网页中提取数据，并且可以处理不规范的标记，主要的方法有find_all()find_all()
2024-11-14 13:38:16
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原创 python爬虫--小白篇
一、正则表达式1、正则表达式基本知识1、概念：正则表达式（Regular Expression，简称regex或regexp）是一种文本模式描述的工具，它使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串。正则表达式的应用非常广泛，包括但不限于文本编辑器查找和替换、编程语言中的字符串处理、日志分析、数据验证等2、规则：2、基于re的方法练习2.1、re的基本方法（findall、finditer、match、search、compile）import re# f
2024-11-13 19:28:58
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原创 Python爬虫--小白篇
简要介绍：HTTP（超文本传输协议，HyperText Transfer Protocol）是一种用于分布式、协作式、超媒体信息系统的通信协议。它是万维网（World Wide Web）上应用最广泛的协议之一，用于在网络中传输超文本数据。以下是HTTP协议的一些基本要点：1. 请求-响应模型：HTTP协议是基于请求-响应模型的，客户端（如浏览器）向服务器发送请求，服务器处理请求后返回响应。2. 无状态协议：HTTP协议本身是无状态的，这意味着每个请求都是独立的，服务器不会保存任何关于前一个请求的信息。
2024-11-13 11:02:48
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原创 正则表达式
95|98|NT|2000)' 匹配"Windows 3.1"中的 "Windows"，但不匹配"Windows 2000"中的"Windows"。例如，"\x41"匹配"A"。例如，"o{2,}"不匹配"Bob"中的"o"，而匹配"foooood"中的所有 o。例如，"er\b"匹配"never"中的"er"，但不匹配"verb"中的"er"。例如，"[^abc]"匹配"plain"中"p"，"l"，"i"，"n"。"er\B"匹配"verb"中的"er"，但不匹配"never"中的"er"。
2024-05-12 11:30:23
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原创 汉诺塔问题
汉诺塔来源于一个印度的传说故事： 上帝在创造世界时做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按大小顺序摞着64片黄金圆盘 。上帝命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上 。规定：在小圆盘上不能放大圆盘，在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘。有预言说，这件事完成时地球会在一瞬间毁灭，也有人相信婆罗门至今仍在一刻不停地搬动着圆盘如果移动一个圆盘需要一秒钟，请大家预测一下地球多久之后将毁灭。汉诺塔问题导入：A, B, C 3根柱子，n个圆盘，自下而上，由大到小将这n个圆盘从A柱移动到C.
2021-11-30 21:31:00
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原创 算法复习第一章归纳总结
算法的定义：算法是指解决问题的方法或过程，它包含一系列的步骤，用来将输入数据转换成输出数据算法的四个性质：输入：有零个或者多个输入 输出：至少有一个输出 确定行：组成算法的每条指令清晰、无歧义 有限性：算法中每条指令的执行次数有限。执行每条指令的时间也有限三种算法常见的描述形式：自然语言：通俗易懂，但缺乏直观性和简洁性，且易产生歧义。 程序流程图：描述算法形象、直观，容易理解，绘制过程比较费时费力，难以修改。 伪代码：简单易懂，修改容易，易于转化为程序语言代码，但伪代码格式.
2021-11-28 13:06:54
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原创 操作系统之死锁问题
资源问题：可重用性资源和消耗性资源： 可重用性资源：一种供用户多次使用的资源，具有以下性质：（1）每一个可重用性资源中的单元只能分配给一个进程使用，不允许多进程共享。（2）进程在使用该种资源时需要遵循这样的顺序：请求资源——>使用资源——>释放资源（3）系统中的每一类可重用资源中的单元数目是相对固定的，进程在运行期间不能随意创建和删除。 可消耗性资源：也称临时资源，由进程动态的创建和消耗，具有如下性质：（1）每一类可消耗性资源的单元数目在进...
2021-11-22 10:07:35
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原创 计算机网络
计算机网络的定义：计算机网络是指将分布在各地，具有独立功能的许多计算机连接起来，按照某种协议进行通信，并通过计算机网络操作系统进行管理实现资源共享的系统。计算机网路的三大功能：1：数据通信（软件、硬件、数据、信道）和信息服务；2：资源共享；3：其他（集中管理，避免孤岛、实现协同计算、实现分布式管理）互联网的定义：互联网是目前技术最成功、应用最广泛的的计算机系统互联网标准建立的三大阶段：1、互联网草案；2、建议标准；3、互联网标准；互联网的核心：路由器——分组交换的主要构建，其任务就是实现分组
2021-11-14 19:43:33
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原创 递归与分治
1、递归求解阶乘函数阶乘函数可递归定义为：代码：public class Main1 { public static void main(String[] args) { // TODO 自动生成的方法存根 Scanner input=new Scanner(System.in); while(input.hasNext()) { int n=input.nextInt(); System.out.println(...
2021-11-04 23:48:56
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原创 操作系统引论
一：操作系统的目标：方便性：直接通过操作系统（OS）所提供的各种命令操作计算机系统，极大的方便用户有效性：含义一是提高系统资源的利用率，含义二是提高系统吞吐量可扩展性：操作系统应具备良好的可扩展性，随着技术和元器件的更新跌代，操作系统也能随之进行优化和改进开放性：是指操作系统能遵循世界标准规范，遵循开放系统互连OSI国际标准，使得软硬件都能很好的兼容二：操作系统的作用：1：作为用户和计算机硬件系统之间的接口 OS处于用户与计算机硬件系统之间，用户通过OS来使用计算机...
2021-10-25 09:43:10
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