1.在线版本的NN-SVG

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使用pip 安装模块时read time out问题：      输入命令:               pip --default-timeout=100 install -i https

DeepPATH：识别与诊断除了诊断任务自动化，CPATH方法还可用于为病理学家提供更多信息。例如，提取乳腺癌WSI中有丝分裂细胞的2平方毫米热点，就可以根据乳腺癌患者治疗指南（由美国临床肿瘤学会发布）的建议进行肿瘤分级。这种方法的表现与病理学家相当，并且可以减少不同观察者间的诊断差异。使用不同颜色标记前列腺癌区域以代表不同的Gleason分级以及使用CPATH区分不同腺肺癌亚型的生长模式，都能产

如果以前曾经引用过文章，然后出现这种失效情况，可以点击更新引文试试。如下图。

随便打开一篇道客巴巴文档出现左侧的箭头所指的图标，则证明安装成功了！

对于矩阵A(m×n),B(n×m)和C(m×n),这里A(m×n)表示A是m行乘n列的矩阵。一个for循环是O(n),这里是三个for循环，所以为O(n×m×n)。（ps：个人感觉还是看代码比较好理解，后面三个矩阵乘法时，就会更加体会到）读者也许想不到，制约 Attention 性能的关键因素，其实是定义里边的 Softmax！如果A×B，那么复杂度为O(n×m×n),即O(n^2×m)。对于矩阵

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前面的文章中，我分享了一些分割挑战赛的例子。今天我会继续分享肺结节检测和良恶性分类挑战赛的例子。希望通过这个例子可以在如何用深度学习来辅助诊断上给大家带来一些启发。整个过程分成三个部分：肺结节数据预处理，肺结节检测和良恶性分类。这一篇主要专注于肺结节数据预处理这一部分。1、Luna16介绍我这里简单介绍一下Luna16。Luna16挑战赛是针对在LIDC/IDRI数据集上，专注于自动结节检测算法的

1.阿里云–天池数据集https://tianchi.aliyun.com/dataset/?spm=5176.14154004.J_4642415020.16.167b5699EO8yrc