11 2018 档案
摘要：最小生成树的对象是无向连通网，这个前提是必要的，无向，邻接矩阵是对称的，连通，点与点之间两两可达，网，所有边都有权重，对应于城市修路问题，就是路的长度，最小生成树，对应同时满足城市之间连通和修路花费最小，是一个实际应用性很强的算法。 最小生成树的实现主要有两种算法，Prim算法和Kruskal算法,
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摘要：当前最好的实例分割网络非PANet莫属，可是由于模型太新，网上的资料太少，最近的项目需要 实例分割，只能自己踩踩坑了，目前我还没看到一篇关于PANet训练的博客，只有几篇讲论文的。 环境：ubuntu16.04 anaconda3 pytorch0.4.0 将代码down下来后，我在anaconda
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摘要：图有两种遍历方式，深度优先遍历和广度优先遍历 以下面这幅图为例 深度优先遍历生成序列为 V1 -> V2 -> V4 -> V8 -> V5 -> V3 -> V6 -> V7 广度优先遍历生成序列为 V1 -> V2 -> v3 -> V4 -> V5 -> V6 -> V7 -> V8 深度优先
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摘要：当图比较稀疏时，采用邻接矩阵存储会比较浪费空间，因为大部分空间都会填充为0，这时候采用邻接表存储是一个可行方案。 如上图所示，每个顶点都是一个表头结点，data存放数据，fisrtarc是指向表中结点的指针，表中结点的adjvex存放该顶点的下标，nextarc是指向下一个表中结点的指针，info在
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摘要：图是表达多对多关系的一种数据结构，组成要素为顶点和连接顶点的边。 根据边有无方向可分为有向图和无向图 当边有权重时，升级为有向网和无向网 图在存储时，可采用邻接矩阵，比如下面的无向图（A）和（B) 用邻接矩阵可分别表示为下面这样 每一行代表一个顶点，每一列也对应一个顶点，对于无向图，边没有方向，顶点
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摘要：整体的流程分为以下几步： 读取原始数据（.mhd文件）——> 生成mask ——> 对数据预处理 ——> 执行检测 ——> 对检测结果进行分类 ——>可视化 懒一点，不贴代码了，直接截图吧，反正就是记录一下。 可视化结果图 现在整合的这个东西以后要放到网上去，检测结果还好，分类效果一般。
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摘要：之前已经装过一次了，不过没有做记录，现在又要翻一堆博客安装，长点记性，自己记录下。 环境 ubuntu16.04 python2.7 商家送过来时候已经装好了显卡驱动，所以省去了一大麻烦。 剩下的就是安装cuda和cudnn。 显卡驱动与cuda版本是有对应关系的，官网上贴出的匹配表 我的显卡驱动是
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摘要：labelme
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摘要：既有详细的文字解释，也有详细的代码实现，比教材读起来舒服多了 地址：http://data.biancheng.net/
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摘要：采用链式存储 若需访问父节点，可如下表示 以上面左图为例，用上述结构体存储，代码如下
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摘要：LUNA16 DSB2017
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摘要：1）数组名是指针常量 如对指针变量可以进行++运算，但是对数组名却不允许，另外，对数组名的赋值运算也是错误的 2）注意指针变量的当前值 指针变量的值在程序运行过程中可能经常改变，要对此注意 3）数组越界 C语言系统是不检查数组越界的，需要程序员自行检查 4）深入理解++和—与指针变量的结合
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摘要：1）在定义说明语句中，指针变量名之前的星号“*“是指针变量的修饰符，也就是说它所修饰的变量是指针变量。 2）指针变量是用它们所指向的对象类型来区分的。如定义 int *ip，类型int并不是指针的类型，而是指针所指向变量的类型。 3）尽管各种指针变量所保存的是内存中的地址，但不同类型的指针是不能互换
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摘要：之前有解释预处理部分的函数，不过觉得还不够详细，同时文字解释还不够直观，所以现在想一步步运行下，打印输出 首先读取原始数据，包括相应的注释（即结节标签）【注意】注释文件中的标签是按x,y,z的顺序给的，但是origin以及spacing都是按照z,y,x的顺序，所以要逆序处理一下（[：，：：-1]）
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摘要：使用python是真的方便，不仅有非常好用的高级方法，也没有c或c++，java的稍显繁琐的格式
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