10 2023 档案
摘要:FreeSurfer皮层分割软件初学者学习必看内容 1、linux书籍和笔记 可见附件中,推荐学习linux的视频为:linux初学者必看 这个视频我认为对于初学者是很好的,学习周期大概2到3天即可。 2、freesurfer皮层分割的软件参考官网:FreeSurfer官方网站,这个官网详细介绍了从
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摘要:VBM_DARTEL算法对灰质变化的计算 根据一些文献得知,VBM目前比较新的算法是DARTEL算法,这一算法被集成在SPM里,这里记录一下做法。VBM是对T1像进行分割得到灰质等。所以要有结构T1加权像数据。整个流程应该是这样: 1.手动调整前联合(AC) 首先就是需要我们自己手动调整一下结构像,
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摘要:freesurfer下载安装,常用术语和recon-all命令 1 基础知识 1.1 简介 freesurfer是一个分析和可视化大脑结构成像和功能成像的工具包,可以处理MRI、fMRI数据,进行大脑解剖学数据测量等。 1.2 安装freesurfer 目前该软件包仅支持Linux和Mac OS系统
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摘要:产生的一系列文件中: https://www.bilibili.com/video/BV1U5411s7kg?p=3 严老师视频 (1)头动矫正 其中FD_Jenkinson最好 下面这个是很早以前用来排除被试的,现在不用了,现在都用meanFD排除 HeadMotion.tsv: 显示最大或平均头
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摘要:装双系统出现错误:Invalid signuature detected. If this error persists. seek technical assistance 1)出现Invalid Signature detected Check Secure Boot Policy错误,是因为b
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摘要:Keras实现简单BP神经网络 BP 神经网络的简单实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y
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摘要:Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法 本文文要介绍Python中,使用 Keras 执行yhat_classes = model.predict_classe
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摘要:keras中to_categorical函数解析 1.to_categorical的功能简单来说,to_categorical就是将类别向量转换为二进制(只有0和1)的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。先上代码看一下效果: from keras.utils.np_utils
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摘要:train_test_split 函数介绍 在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =skl
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摘要:%matplotlib inline的作用 %matplotlib inline 是一个魔术命令(magic command),用于在 Jupyter Notebook 或 IPython 环境中显示 matplotlib 图形的内嵌设置。当使用 %matplotlib inline 命令时,它会告
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摘要:41.7%年化收益率 人工智能买股可以如此简单 学一门知识,充实自我 掌握一项工具,让生活更美好~今天flare老师教大家AI选股,轻松搭建一个年化收益40%的机器学习选股策略 —by flare zhao,转载请注明出处,原创不易,谢谢支持 话不多说,先看策略的最终表现: 2017年12月到201
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摘要:jupyter notebook 介绍 1.In[] 状态 1.1.前面无In[],说明为非python状态 1.2 In[ ]编号为空,表示该cell尚未被执行 1.3 In[ ]中的数值为该cell的执行顺序,不是编 写顺序 1.4 In[ ]中的星号(*),表示该cell正在执行 1.5 同一
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摘要:Win7下使用U盘安装linux Ubuntu16.04双系统图文教程 安装步骤: 1、下载Ubuntu 16.04镜像软件;2、使用ultraISO软件制作U盘启动盘;3、利用U盘启动盘来安装Ubuntu系统;4、使用EasyBCD创建启动系统启动引导;5、重启系统即可。 Ubuntu(友帮拓、优
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摘要:【译】理解LSTM(通俗易懂版) 循环神经网络(Recurrent Neural Networks) 人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你在阅读本片文章的时,你会根据之前理解过的信息来理解下面看到的文字。在理解当前文字的时候,你并不会忘记之前看过的文字,从头思考当前文字的含义。 传统的神经网络
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