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肆十二在B站分享深度学习实战教程,本期讲解Adam优化算法。Adam结合了AdaGrad和RMSProp的优点,通过一阶和二阶矩估计,实现自适应学习率,适用于大规模数据和非稳态目标。PyTorch中使用`torch.optim.Adam`轻松配置优化器。
Python 的 `threading` 模块提供了多线程编程的能力,允许同时执行多个线程。主要类包括 `Thread`、`Lock` 和 `Condition`。`Thread` 类用于创建和管理线程,`Lock` 用于同步线程,防止资源竞争,`Condition` 用于线程间协调。本文介绍了这些类的常用方法及示例代码,帮助你更好地理解和使用多线程编程。
在Python中,`os`模块提供了与操作系统交互的函数,用于文件和目录管理、路径操作、环境变量等。常用方法包括路径操作(如`os.path.join()`、`os.path.abspath()`)、文件和目录管理(如`os.mkdir()`、`os.remove()`)、环境变量和进程管理(如`os.getenv()`、`os.system()`)以及其他常用功能(如`os.getcwd()`、`os.urandom()`)。
在Python中,医学图像处理常用的库包括:ITK(及其简化版SimpleITK)、3D Slicer、Pydicom、Nibabel、MedPy、OpenCV、Pillow和Scikit-Image。这些库分别擅长图像分割、配准、处理DICOM和NIfTI格式文件、图像增强及基础图像处理等任务。选择合适的库需根据具体需求和项目要求。
关注B站【肆十二】,观看更多实战教学视频。本期介绍深度学习中的RMSprop优化算法,通过调整每个参数的学习率来优化模型训练。示例代码使用PyTorch实现,详细解析了RMSprop的参数及其作用。适合初学者了解和实践。
`tqdm` 是一个快速、可扩展的Python进度条库,适用于长循环中添加进度提示。通过封装迭代器 `tqdm(iterator)`,可以轻松实现进度显示。支持自定义描述、宽度及嵌套进度条,适用于多种迭代对象。在Jupyter notebook中,可自动调整显示效果。
`pymysql` 是一个用于连接 MySQL 数据库的 Python 库,支持 SQL 查询的执行和结果处理。通过 `pip install pymysql` 安装后,可使用 `connect()` 方法建立连接,`cursor()` 创建游标执行查询,包括数据的增删改查,并通过 `commit()` 和 `rollback()` 管理事务,最后需关闭游标和连接以释放资源。
Pillow是Python中广泛使用的图像处理库,支持丰富的图像操作功能,包括但不限于打开、保存、缩放、裁剪、旋转、调色等。本文通过一系列示例介绍Pillow的基本用法,涵盖图像的加载与显示、尺寸调整、裁剪与旋转、亮度调整、格式转换、滤镜应用、图像合成及像素级操作等。首先需通过`pip install pillow`安装库,随后可通过导入`PIL.Image`等模块开始图像处理任务。无论是初学者还是进阶用户,都能从Pillow提供的强大功能中获益。