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代码生成基本概念【技术文章】

本文介绍了V6应用程序开发的代码生成基础设施,旨在通过图形化工具和高级语言自动化部分开发流程。该系统集成于Visual Studio,包含设计编辑器和代码编辑器,两者同步维护统一的应用模型。支持仿真测试验证设计,并通过mkmk编译流程自动生成C++代码。VS扩展包提供了专业开发界面和工具集成,显著提升了开发效率和代码可靠性。该方案特别适用于需要结合图形设计与原生编码的复杂应用开发场景。

综述论文:深度学习在心脏图像分割的应用

作者:Chen Chen [1], Chen Qin [1], Huaqi Qiu [1],∗, Giacomo Tarroni [1,2], Jinming Duan [3],Wenjia Bai [4,5], and Daniel Rueckert [1][1] Biomedical Image Analysis Group, Department of Computing, Imperial

#深度学习
理解应用容器【技术文章】

本文摘要: 本文详细介绍了3D建模中容器的概念、类型及管理方法。容器是存储特征和几何对象的结构,分为建模器容器和应用容器两种。应用容器由应用程序创建,用于存储自定义特征。文章提供了创建应用容器的详细步骤,包括使用CATFmContainerServices类及其参数说明。重点强调了在编辑模式下才能访问或创建容器,并为特征实例化提供了容器选择规则:DS派生特征使用DS容器,特征扩展使用应用容器。此外

综述论文:深度学习在心脏图像分割的应用

作者:Chen Chen [1], Chen Qin [1], Huaqi Qiu [1],∗, Giacomo Tarroni [1,2], Jinming Duan [3],Wenjia Bai [4,5], and Daniel Rueckert [1][1] Biomedical Image Analysis Group, Department of Computing, Imperial

#深度学习
正规方程组(The normal equations)

2. 正规方程组上一节的梯度下降是一种最小化成本函数JJ的方法。这一节我们将介绍另一种算法也可以实现该功能且不需要使用迭代。正规方程组通过计算成本函数对每个θj\theta_j的偏导数,求出偏导为零的点来成本函数的最小值。为了不必写大量的代数式和矩阵导数,让我们约定一些矩阵计算的符号。2.1 矩阵导数对于一个函数f:Rm×n→Rf: \Bbb{R}^{m \times n} \to \Bbb{R}

#最小二乘法
numpy ndarray 按条件筛选数组,关联筛选

最近的项目中大量涉及数据的预处理工作,对于ndarray的使用非常频繁。其中ndarray如何进行数值筛选,总结了几种方法(按条件筛选和不同数组间的关联筛选)

#numpy
拉格朗日对偶问题(Lagrange duality)

介绍拉格朗日对偶中的原始问题、对偶问题以及原始问题与对偶问题的关系

#支持向量机
综述论文:深度学习在心脏图像分割的应用

作者:Chen Chen [1], Chen Qin [1], Huaqi Qiu [1],∗, Giacomo Tarroni [1,2], Jinming Duan [3],Wenjia Bai [4,5], and Daniel Rueckert [1][1] Biomedical Image Analysis Group, Department of Computing, Imperial

#深度学习
到底了