1、多平面重建( MPR) 多平面重建是将扫描范围内所有的轴位图 像叠加起来再对某些标线标定的重组线所 指定的组织进行冠状、矢状位、任意角度 斜位图像重组。 MPR优点 能任意产生新的断层图像，而无需重复扫描。 原图像的密度值被忠实保持到了结果图像上。 曲面重组能在一幅图像里展开显示弯曲物体的全长。 MPR缺点 难以表达复杂的空间结构 曲面重组易造成假阳性。 表面阴影法重建( SSD) 采用象素阈
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2024-05-05 21:50:57
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一、介绍 RAISR算法是一种快速且准确的图像超分辨率重建算法。 从上面的重建结果可知，RAISR算法的重建效果并不是最好的，它甚至不如A+(1024)的重建效果好，但是它的重建速度是最好的。二、算法的要点首先对于从HR->LR, RAISR认为基于这样一个退化模型 z=Ds*H*x z是input image, 就是LR x是要还原的HR image
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2024-09-09 16:00:09
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本文对 NLMS 目录1.2. 传统的 NLMS3.4. 功率归一化的 NLMS5.6. 1.NLMS 即归一化 LMS（Normalized LMS）算法，是 LMS 算法（可参考 自适应滤波器之 LMS 算法）的改进版。在 LMS 算法中，抽头权值的调整量与抽头输入向量成正比。当抽头输入向量比较大的时候，LMS为了克服这个问题，可以使用 NLMS 算法，之所以称为 “Normalized”，是
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2024-08-09 11:55:32
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文章目录多层感知机入门算法优化原理sklearn代码实现核心优缺点分析 多层感知机入门神经网络在最近几年，是个很火的名词了。常听到的卷积神经网络(CNN)或者循环神经网络(RNN），都可以看做是神经网络在特定场景下的具体应用方式。本文我们尝试从神经网络的基础：多层感知机（Multilayer perceptron, MLP）入手，以此了解其解决预测问题的基本算法原理。要入门MLP，个人认为比较简
介绍 MLR算法是alibaba在2012年提出并使用的广告点击率预估模型，2017年发表出来。 如下图，LR不能拟合非线性数据，MLR可以拟合非线性数据，因为划分-训练模式。 讨论，非线性拟合能力： 数据划分规则如下公式，特征分片数m=1时，退化为LR；上图MLR中m=4。m越大，模型的拟合能力越
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2024-04-29 13:46:08
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傅里叶变换重建（Fourier Transform Reconstruction）是一种基于傅里叶变换的图像重建方法，它通过将图像从空间域转换到频率域来进行处理。具体来说，傅里叶变换重建的步骤如下：对待重建的图像进行傅里叶变换，将图像从空间域转换到频率域。这可以通过应用二维离散傅里叶变换（DFT）来实现。在频率域中对变换后的图像进行处理。常见的处理方式包括滤波、降采样等。滤波操作可以通过在频率域中
之前脑抽把win10的引导给删了，百度了很久看到很多办法但在我这里总是不能解决，后来总算在google里搜到了一个方法重建了win10 的引导之前经历的方法有使用win10USB启动盘启动电脑后选择修复计算机-疑难解答（具体名字忘了）-高级选项-启动修复。这个办法按理说应该是能解决问题，但是在我这由于bitlocker的原因要我输密码，我按照提示在onedrive里找到密码输进去后却一直提示我无法
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2024-05-18 06:52:48
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首先建立测试表及数据：SQL> CREATE TABLE TEST AS SELECT CITYCODE C1 FROM CITIZENINFO2;
Table created
SQL> ALTER TABLE TEST MODIFY C1 NOT NULL;
Table altered
SQL> SELECT COUNT(1) FROM TEST;
COUNT(1)
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2024-02-25 11:53:50
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当然，如果需要创建的索引或者需要重组的索引很小，创建与重组过程在几秒之内，这些都可以直接做而不需要讨论。实际情况是，业务很繁重以及表与索引都很大。这些情况下我们需要注意些什么呢？1、创建新索引首先，评估该索引的需要程度，如果不是特别紧急的大索引，最好在维护时间操作，还要评估该索引是否会对现有的语句造成负面影响，如导致以前的语句错误的走到这个新索引上（在日期打头的索引上，很容易出现这样的问题）。然后
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2024-03-19 14:13:20
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压缩感知重建（Compressed Sensing Reconstruction）是一种基于稀疏表示的图像重建方法，它通过在图像获取阶段对信号进行稀疏采样，然后利用压缩感知算法对采样数据进行重建。具体来说，压缩感知重建的步骤如下：信号稀疏表示：假设原始图像在某个稀疏基下可以被稀疏表示，比如小波变换或稀疏字典。将原始图像转换到稀疏域，得到稀疏系数。采样过程：对稀疏系数进行随机采样，也就是从稀疏系数中
图像重建是计算机视觉领域的一个重要任务。深度学习在图像重建中具有很强的能力和广泛的应用。下面介绍一种常见的深度学习图像重建方法：基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）的图像重建。基于 GAN 的图像重建是通过训练生成器网络来从随机噪声中生成逼真的图像。该方法主要包括以下步骤：定义生成器网络：生成器网络通常使用卷积神经网络（Convolution
压缩感知重建（Compressed Sensing Reconstruction）是一种基于稀疏表示的图像重建方法，它通过在图像获取阶段对信号进行稀疏采样，
索引能带来性能提升，但同时有额外的开销。维护索引包括索引重建。维护索引的优势： >SQL优化器CBO对于索引的使用会产生较小的成本值，故建议使用索引。 >使用索引扫描的查询扫描的物理索引块会减少，效率会提升。 >需要缓存的索引块减少了，让出了内存供其他组件使用重建索引的原因：索引出现碎片索引虚高 >索引的clustering_facto和表不一致索引出现碎片： 索
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2024-04-25 17:21:23
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1、常见的图像噪声模型 图像复原是将图像退化的过程加以估计,并补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量的一种方法。 典型的图像复原方法是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用滤波等手段进行处理，使得复原后的图像符合一定的准则，达到改善图像质量的目的。 图像复原 沿着质量降低的逆过程来重现真实的原始图像。通过去模糊函数
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2024-05-27 23:35:52
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首先，该方法假设图像是平稳的，即在整个图像范围内的纹理和频率分布是恒定的，这对于一些非平稳的图像可能不适用。傅里叶变换重建方法的优点是能够捕捉图像中的频域信息，并基于此进行处理，可以在一定程度上实现去噪、增强和图像恢复的效果。傅里叶变换重建（Fourier Transform Reconstruction）是一种基于傅里叶变换的图像重建方法，它通
需要注意的是，在使用基于 GAN 的图像重建方法时，需要注意数据集的大小和质量，以及合适的网络架构和参数设置。生成
在开发软件的时候，用到了bottomnavigation+fragment的框架，用过的人都知道，当点击下方的bottom的时候，会刷新当前fragment页面，且会重建当前fragment，如下所示可以看见 当我点击bottom的icon的时候，当前fragment进行了重建，并且重新进行了网络请求。这在正常情况下是不合理的。查看导航NavHostFragment可以看到，创建了一个Fragme
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2023-10-09 12:06:57
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0 前言 三维重建主要有面绘制和体绘制两种方法，其中面绘制又包含轮廓连接法、移动立方体法等；而绘制的主要方法为光线投射法。本文简要对这些方法的具体实现做一个总结。 实验环境：Win8.1 + VTK-6.2.0 + Qt5.2.11 面绘制 根据参考资料[12]的说明，面绘制分为体素级重建和切片级重建两大类型，由于后者效
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2024-03-25 21:22:35
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传送门思路：将未被毁坏的道路长度设置为0；#include<bits/stdc++.h>using namespace std;#d
原创
2022-11-07 13:36:13
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思路：
1：删除DNS(包括DNS服务器区域中的内容再停止netlogon服务，然后删除c:/windows/systerm32中config和dns中的相关内容)
2：重建区域
3：启动net logon
具体步骤：
1, 打开dns管理器, 删除 domain.com 区域, 如果存在 _msdcs.domain.com区域,也删除
2, 在dns管理器中右键单击服
翻译
精选
2010-01-27 17:27:25
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