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【java笔记】java中的常用容器

java容器1. 常用容器java容器分为两大部分:Collection和Map。Collection是单个元素的集合,又可以分为List、Queue和Set。Map用来存储一组键值对,又可以分为HashMap和TreeMap。2. List列表List的特点就是所有的元素是可以重复的。(1) ArrayListArrayList是一个可以动态增长的数组, ArrayList由于底层是使用数组实现

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#容器#list
FreeSurfer和FSL的安装和使用(脑部图像去除头骨+对图像和label同时进行仿射对齐)教程

FreeSurfer当前只支持Linux系统和Mac OS。我所使用的系统是Ubuntu 16 .0.4,FreeSurfer的安装耗时较小,但是在处理时耗时较长,可能需要数个小时,甚至一天,这个取决于机器性能,但是和GPU好像没太大关系。下面先给出总的安装步骤,然后单独给出详细的安装步骤。首先给出几个我参考的文章:FreeSurfer-IntroductionFSL/FreeSurfer安装教程

医学图像配准软件 ANTs(Advanced Normalization Tools)的安装和使用说明

本文是关于医学图像配准软件 ANTs(Advanced Normalization Tools)的安装和使用说明。ANTsANTs 是 Advanced Normalization Tools 的缩写,是基于 C 语言的一个医学图像处理的软件,速度比较快。ANTs 支持 2D 和 3D 的图片,包括以下格式的文件:• Nifti (.nii, .nii.gz)• Analyze (.h...

【OLAP】Doris学习笔记

Apache Doris是由百度贡献的开源MPP分析型数据库产品,亚秒级查询响应时间,支持实时数据分析;分布式架构简洁,易于运维,可以支持10PB以上的超大数据集;可以满足多种数据分析需求,例如固定历史报表,实时数据分析,交互式数据分析和探索式数据分析等。Doris是一个现代化的MPP(Massively Parallel Processing,即大规模并行处理)分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时

#学习#大数据#hadoop
强化学习(5):策略梯度(Policy Gradient, PG)算法

最近自己会把自己个人博客中的文章陆陆续续的复制到CSDN上来,欢迎大家关注我的 个人博客,以及我的github。本文主要讲解有关 Policy Gradient(PG)算法的相关内容。之前提到的 Sarsa、Q-Learning 和 DQN 算法都是基于价值的方法,也就是先计算每个状态对应的动作的 Q 值,再选择 Q 值最大的动作执行。而 Policy Gradient 是一种更加直接的方式...

机器学习(2):K近邻(KNN)算法

最近自己会把自己个人博客中的文章陆陆续续的复制到CSDN上来,欢迎大家关注我的 个人博客,以及我的github。本文将讲解有关K近邻算法的相关知识,主要从算法思想、KNN算法三大基本要素以及KNN算法的实现之kd树来做介绍。本文主要是依据李航老师的《统计学习方法》和邹博老师的机器学习教学视频总结编写的。文中所用到的有关机器学习的基本概念和方法可以参考本人博客中该系列之前的文章,或者直接上网搜...

#机器学习
怎样打开并查看.nii和DICOM格式的医学图像

本文主要介绍在医学图像处理领域,常见的两种医学图像格式 .nii 和 DICOM 文件怎么查看。一、.nii 文件的查看主要介绍两种方式,一种是直接用软件打开,另一种是用python代码打开并查看,前者可以从各个视角进行查看,后者的灵活性更好。1. ITK-SNAP 软件ITK-SNAP 软件的下载地址为:下载地址安装之后在打开 .nii 格式的文件时直接选择该软件即可,如上图所示,...

编译原理之LL(1) 、LR(0)、SLR、LR(1)、LALR文法的对比

欢迎关注我的个人博客:www.zuzhiang.cn考完编译原理有一段时间了,记得当时都被以上这五种文法搞懵了,所以希望写篇文章帮助那些正在学习的人。以下内容是依据龙书中文版讲解的,由于老师不同可能某些地方大同小异,如有什么纰漏之处还请指出,多谢~以下文章参考了:LL LR SLR LALR 傻傻分不清。首先来看张图,上图是四种文法的包含关系,即 LR(1)文法范围最大...

python爬虫笔记

#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import requestsimport osimport refrom bs4 import BeautifulSoup#访问网页并获取网页内容def getHTMLText(url):try:hd={'user-agent':'Mozilla/5.0'}r=requests.get(url,timeout=10,h

#爬虫#python
强化学习番外篇之 OpenAI-gym 环境的介绍和使用

最近自己会把自己个人博客中的文章陆陆续续的复制到CSDN上来,欢迎大家关注我的 个人博客,以及我的github。本文主要讲解有关 OpenAI gym 中怎么查看每个环境是做什么的,以及状态和动作有哪些可取的值,奖励值是什么样的。然后给出一个完整的代码,最后再说明一下 gym 中的 done 标志的含义。gym 是 OpenAI 针对强化学习推出的诸多环境的集合,我们可以直接在这些环境上使用...

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