U-Net生物医学图像分割讲解（Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation）

数据结构之折半查找（递归和非递归），插值查找和斐波那契查找

1.深度优先搜索的思想：给定图G=(V,E)。深度优先搜索的思想为：初始时，所有顶点均为未被访问过，任选一个顶点v作为源点。该方法先访问源点v，并将其标记为已访问过；然后从v点出发，选择v的下一个邻接点（子节点）w，如果w已被访问过，则选择v的另外一个邻接点；如果w未被访问过，则标记w为已访问过，并以w为新的出发点，继续进行深度优先搜索；如果w的及其子节点均已搜索完毕，则返回到v，再选择它的另外一

map的应用：#include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<cmath>#include<map>#include<cstdio>using namespace std;int main(){map<long long int,string&

1.算法思想：合并排序是采用分治策略实现对N个元素进行排序的算法，是分治法的一个典型应用和完美体现，它是一种平衡，简单的二分分治策略，计算过程分为三步：（1）分解：将待排序元素分成大小大致相同的两个子序列。（2）求解子问题：用合并排序法分别对两个子序列递归地进行排序。（3）合并：将排好序的有序子序列进行合并，得到符合要求的有序序列。例如：设待排序序列A=<8,3,2,9,7,1,5,4&gt

广度优先搜索算法的思想：以v作为源点出发访问其他节点，首先使用队列存储节点，再从队列中取出节点，遍历查找v和其他连通的节点，将和v连通的节点并且未被访问过的节点入队，遍历完和v连通的节点；再从队列中取出一个节点w，并以此节点为源点出发遍历和该源点连通的点并且是未被访问过的点入队，如此的重复下去，直到所有的点都被访问过。注意广度优先搜索是先访问和自身节点连通的节点，所以用队列来存储。`一：有向图方法

这张图片是我出现错误的时候：我的解决方法是将那个QThread去掉之后就解决了，我觉得可能是之间存在冲突。

YOLO。

使用cv2.dnn实现GoogleNet图像分类

文章目录1.实现效果：2.结果分析：3.主文件：TransorEfficientNetBx.py:1.实现效果：实际图像：（1）EfficientNetB0预测的前三个中第一个结果：whippet（惠佩特犬）——0.18034123（2）EfficientNetB1预测的前三个中第一个结果：Ibizan_hound（古老犬）——0.18319356（3）EfficientNetB6预测的前三个中第