与Arcgis无缝集成的地质真三维建模软件Ctech软件介绍C Tech软件是可以在PC上运行适用于地球科学领域的高级可视化分析工具，它可以满足地质学家、地质化学家、环境学家、探矿工程师、海洋学家以及考古学家等多方面的需求。C Tech提供真三维的体数据建模、分析以及可视化工具用以揭开数据的秘密。随着产品的不断丰富，我们的技术可以适用于各个可视化方面的应用。我们功能强大的工具可以大大降低您的工程成
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2024-05-05 16:47:57
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1 Logitic Regression是ctr预估模型的最基本的模型.优势：优势在于处理离散化特征，而且模型十分简单，很容易实现分布式计算。关于LR的变种也有许多，比如Google的FTRL，其实这些变种都可以看成：LR+正则化+特定优化方法缺点：特征与特征之间在模型中是独立的，需要进行大量的人工特征工程进行交叉特征组合；而且LR需要将特征进行离散化，归一化，在离散化过程中也可能出现边界问题。2
RadiAnt DICOM Viewer破解版是医学数字成像和通信软件，轻松处理和显示DICOM格式的医学图像，RadiAnt DICOM Viewer使用可显示从不同成像方式获得的检查结果，包括数字射线照相（CR，DX）、乳腺X射线摄影术，数字化乳房断层扫描（MG）、计算机断层扫描（CT）、磁共振（MR）、正电子发射断层扫描PET-CT（PT）、超声检查（美国，IVUS）、数字血管造影（XA）、
在 Linux 下对 vim 进行一些配置，使之支持如下特性：1. 加强的 Python 语法高亮显示；2. 对脚本、项目生成 ctag 序列；3. 在 vim 中显示 ctag 序列列表；4. Python 函数、类的自动补全；5. Python 代码自动折叠；一、准备本文以 CentOS 5.6 为例对系统默认自带的 vim 进行配置。在开始之前需要确认系统已经安装了以下 RPM 包：
目录零、前言一、CT：二、IDL显示CT图像 零、前言本篇博客介绍一些有关于CT图像的基本知识和概念，然后通过IDL语言来显示CT图像。一、CT：CT(Computed Tomography)，即电子计算机断层扫描，它是用X射线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面的X射线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字转换器转为数字，输入计算机处理。而图像形成的处理有
3D Slicer：（1）一个软件平台，用以图像分析（包括配准和实时编辑），图像可视化以及图像引导治疗；（2）是一个免费、开源软件，并适用于Linux、MacOSX和windows操作系统；（3）拥有强大的可扩展性，可以通过模块嵌入方式来增加新的功能和应用。3D slicer的主要特征有：（1）适用于从头到脚的各个组织器官；（2）兼容MRI、CT、US（超声）、核医学以及显
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2023-07-31 23:41:37
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思路：嗯嗯，想好退出条件，然后gen，很简单。 条件1，某一个的数量>n了。条件2，)的数量大于(了
原创
2023-06-17 08:50:56
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OpenAI 3D 模型生成器Point-E极速体验3090显卡，极速体验三维模型生成，体验地址：Gradio文本生成图像的 AI 最近已经火到了圈外，不论是 DALL-E 2、DeepAI 还是 Stable Diffusion，人人都在调用 AI 算法搞绘画艺术，研究对 AI 讲的「咒语」。不断进化的技术推动了文生图生态的蓬勃发展，甚至还催生出了独角兽创业公司 Stability AI。本周，
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2024-05-13 09:38:00
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最初知道生成模型与判别模型是从GAN里听到的，分别训练一个生成模型和判别模型，然后进行对抗，提升总体模型的性能，这是一个令人惊叹的创新和突破。这里总结一下生成模型和判别模型的特点和不同 目录一、判别模型和生成模型的思想二、判别模型和生成模型的概率描述2.1 判别模型2.2 生成模型三、更多资源下载 一、判别模型和生成模型的思想拿一个分别男女的二分类问题来说，判别模型就是要找到区分男女的划分边界，而
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2024-03-20 20:04:18
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流量包文件分析CTF比赛中，流量包的取证分析是另一项重要的考察方向。 通常比赛中会提供一个包含流量数据的PCAP文件，有时候也会需要选手们先进行修复或重构传输文件后，再进行分析。总体把握 协议分级。 端点统计·过滤筛选 过滤语法 Host,Protocol，contains，特征值·发现异常 特殊字符串。 协议某字段 flag位于服务器中·数据提取 字符串取。 文件提取总的来说比赛中的流量分析可以
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2024-10-21 22:57:58
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# Python中的CT（当前线程）处理
当前线程（CT，Current Thread）在Python编程中是一个重要的概念，尤其是在处理多线程应用时。为了理解CT，我们需要知道 Python 的线程是如何工作的，以及如何有效地使用它们来解决实际问题。本文将介绍Python中的线程基础，同时提供相关的代码示例。
## 什么是线程？
线程是进程的一个执行单元。它是程序执行的最小单位，而多个线程
原创
2024-09-25 04:36:04
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1. CT技术概述1.1技术发展背景及趋势CT(计算机断层扫描)理论起源于20世纪初。1917年，奥地利数学家Radon提出了著名的Radon变换。此后美国物理学家确立了当代投影图像精确重建的数学方法。由物体的二维截面或断面向该平面内的各个方向作投影，可获得一系列一维投影函数。由这些一维投影函数来重建该二维截面称为图像重建。该技术是随着计算
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2023-06-30 22:32:13
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在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，有时会遇到“pytorch ct”相关的问题，这可能涉及到模型的训练、调整、优化等方面。本文将系统整理出解决 “pytorch ct” 问题的过程，重点关注所涉及的各个维度和不同特性的比较。
> 引用块
>
> PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，**“Pytorch是一个基于Torch的开源机器学习库，主要用于计算机视觉和自然语言处理领域。
生成模型与判别模型区别，以及各自的优缺点
作者：szx_spark监督学习可以分为生成方法与判别方法，所学到的模型可以分为生成模型与判别模型。生成模型生成模型由数据学习联合概率分布\(P(X,Y)\)，然后求出条件概率分布\(P(Y|X)\)作为预测的模型，即生成模型：\[P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}
\]这样的方法之所以称为生成
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2024-01-18 16:02:47
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作者 | 郑童、鲍慧雯单位 | 东北大学自然语言处理实验室引言扩散模型（Diffusion Models, DM）在文本到图像生成领域备受瞩目，目前已完全超过了上一代主流生成范式生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)。相比于GAN，扩散模型可以具有以下如下几个特点：1）完备的理论基础；2）灵活的架构设计；3
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2024-05-04 15:41:54
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1、生成模型首先回顾一下生成模型要解决的问题：如上图所示，给定两组数据z和x，其中z服从已知的简单先验分布π(z)（通常是高斯分布），x服从复杂的分布p(x)（即训练数据代表的分布），现在我们想要找到一个变换函数f，它能建立一种z到x的映射f:z–>x，使得每对于π(z)中的一个采样点z，都能在p(x)中有一个（新）样本点x与之对应。如果这个变换函数能找到的话，那么我们就实现了一个生成模型的
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2024-05-28 11:27:19
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Google的DeepMind研究实验室公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet，一种原始音频波 形深度生成模型，能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本-语音模型Parameric TTS与Concatenative TTS。WaveNets是一种卷积神经网络，能够模拟任意一种人类声音，生成的语音听起来比现存的最优文本-语音系统更为自然，将模拟生成的
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2024-07-12 15:42:38
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生成模型：由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即生成模型：P(Y|X)= P(X,Y)/ P(X)。一般将隐变量z可视为公式中的y。典型的生成模型如朴素贝叶斯。判别模型：数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型。如k近邻、决策树、SVM直接面对预测，往往准确率较高。1. AutoEncoder即N层的神经
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2024-06-19 10:47:10
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近期流行的生成模型本次介绍近期大火的三大类生成模型，这三大类模型从三个不同角度切入，居然都能有惊人的效果。而且深入挖掘发现它们有很多相似的地方。1. Generative Adversarial Nets生成对抗网络(GANs)是当今最火的生成模型，从2014年 Goodfellow 论文发表开始，其引用量已是4000+了。而且GANs家族人丁兴旺，从最原始的GANs开始，家族明星是一个接一个，如
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2024-05-09 08:40:38
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近期流行的生成模型本次介绍近期大火的三大类生成模型，这三大类模型从三个不同角度切入，居然都能有惊人的效果。而且深入挖掘发现它们有很多相似的地方。1. Generative Adversarial Nets生成对抗网络(GANs)是当今最火的生成模型，从2014年 Goodfellow 论文发表开始，其引用量已是4000+了。而且GANs家族人丁兴旺，从最原始的GANs开始，家族明星是一个接一个，如
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2024-08-15 16:19:25
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