SPM做完统计后,statistical table中的FDRc实际上是在该p-uncorrected下,可以令FDR-correcred p<=0.05的最小cluster中的voxel数目: topological FDR和AlphaSim的步骤完全相同,只是两者在估计cluster大小的时候所用算法不同(AlphaSim:蒙特卡洛算法): 要用topological FDR,那么必须在spm_defaults中把topoFDR那个按钮打开,否则在statistical table中clus…

来源: http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-572049.html,http://52brain.com/thread-15512-1-1.html SPM8允许两种FDR校验.一个是voxel-wise FDR,另一个是topological FDR. 如果要做voxel-wise FDR 校验,就把spm_defaults里的68行的defaults.stats.topoFDR 改为0. (有很多朋友下载下来的spm在处理结果是只显示FWE矫正和NOR…

首先感谢大神空里流霜耐心的讲解,这篇笔记内容主要是整理他的谆谆教导,虽然他也看不到>< 所有数据都要经过平滑. Paired t-test虽然在2nd-level analysis中,但是由于本次实验每个被试只有一张图(自己内部已经没有东西可以比较了),所以可以直接在2nd-level analysis中做检验. P.S. 如何判定需不需要做1st-level analysis呢?简单地说,就是每个被试只有一张图的时候不需要再做1st-level analysis. >Specfy 2n…

1.数据介绍 下载:http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/data/auditory/ SUBJECT:1 VOLUME: 64*64*64 TR:7s total acquisitions:96个功能像 volumes of one block:6 total blocks:16 数据集中包含一个结构像数据,96个功能像数据. 由于功能像是紧接着结构像进行采集的,所以建议将96个功能像的前几个volume去除掉.这里,选择去除前12个,利用剩余的84个功能像进行分析…

Python读书笔记:70个注意的小Notes 作者:白宁超 2018年7月9日10:58:18 摘要:在阅读python相关书籍中,对其进行简单的笔记纪要.旨在注意一些细节问题,在今后项目中灵活运用,并对部分小notes进行代码标注.(本文原创,转载注明出处:Python读书笔记:70个注意的小Notes  ) <Python读书笔记> 1 python始终记录变量最新值.2 变量应简短且具有描述性,如student_name等.3 变量名推荐小写.4 单双引号括起来的,字符串可以包含引号和…

P<0.05就够了?还要校正!校正!3个方法献上 (2017-01-03 17:55:12) 转载▼   分类: 数理统计 (转  医生科研助手 解螺旋 微信公众号)   当有多组数据要比较时,不管是ANOVA,还是非参的Kruskal-Wallis检验等等,都只能看出整体的几组之间有没有差异.要是有,那么差异在哪里呢?还要做个两两比较才知道.OK,两两比较又要怎么做?有的小伙伴自然而然地会想到,每两组之间做一个T检验不就好了.To naive!这是个吃力不讨好的活,用这样的方式打开T检验会增加…

ASP.NET Core 1.1.0 Release Notes We are pleased to announce the release of ASP.NET Core 1.1.0! Antiforgery AspNetCoreModule AzureIntegration BasicMiddleware Caching Common Configuration CORS DataProtection DependencyInjection Diagnostics DotNetTools…

Android Weekly Issue #237 December 25th, 2016 Android Weekly Issue #237 这是本年的最后一篇issue, 感谢大家. 本期内容包括: ConstraintLayout的使用; Android Things的应用; 如何利用第三方库使得Java具有Kotlin的一些新特性; Firebase是如何利用ContentProvider进行初始化的; Kotlin上的并发处理; 其他还有一些关于程序架构, 代码优化相关的讨论. ART…

Android Weekly Notes Issue #230 November 6th, 2016 Android Weekly Issue #230. Android Weekly笔记, 本期内容包括: Mockito的扩展; ConstraintLayout的链式约束; Kotlin的Async-Await; RxJava2.0; 屏幕旋转导致的Activity重建; Throwable类的设计问题; Espresso测试中如何等待异步请求返回; Kotlin的扩展和运算符重载; Andr…

Android Weekly Issue #229 October 30th, 2016 Android Weekly Issue #229 Android Weekly笔记, 本期内容包括: 性能库Pury的插件化; 一种新的多选设计和实现; 音频播放; Dagger的测试mock方案; ConstraintLayout的链式约束; Mobile Vision API的二维码扫描功能; RxJava的使用缺陷讨论; SOLID原则图解. ARTICLES & TUTORIALS Get acc…

Android Weekly Issue #227 October 16th, 2016 Android Weekly Issue #227. 本期内容包括: Google的Mobile Vision API 人脸检测; Firebase的Remote Config; 与HashMap有关的优化; 提高RecyclerView帧率的优化; 使用AutoValue生成model代码; 开源库中抽象类和接口的使用讨论; Bottom Sheet的使用; Android Studio中的版本控制系统;…

Android Weekly Issue #221 September 4th, 2016 Android Weekly Issue #221 ARTICLES & TUTORIALS Android ImageView ScaleType: A Visual Guide 回想一下, 你是不是总是记不住ImageView的不同ScaleType的区别, 每次都要各种尝试来找到自己适合的. 这篇文章的作者也有这样的烦恼, 于是他把各种ScaleType都截了图: 如果用了CENTER_INSIDE…

Android Weekly Issue #219 August 21st, 2016 Android Weekly Issue #219 ARTICLES & TUTORIALS Android: Bottom Sheet Bottom Sheet是一个从底部滑上来的组件, 关于这个Google Material Design有相关的guidelines. 这篇文章主要讲了基本使用, 比较简单. 这里私心推荐一下我自己的repo和另一个我觉得很好的教程: AndroidDesignWidget…

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin…

最近公司需要开发一个自定义邮箱功能,上网查询一下,利用163邮箱发送邮件. 由于163 的反垃圾机制,(坑爹机制.) 一般出现 554有在1)测试中用了test,测试,关键字在主题或者内容里面. 但是我遇到的情况是这样的:相同的代码,本地环境运行能发送邮件成功(邮件内容也是一样的)而测试环境就不能. 然后我启用debug模式. EHLO tclserver-124-251-36-10.tcl.opi.com //问题在这里 ............ //里面很多内容,截取有用的部分作为说明 55…

文章英文原网址: http://www.gamasutra.com/blogs/BrianKehrer/20160125/264161/VR_Distortion_Correction_using_Vertex_Displacement.php 利用顶点位移的VR畸变校正 2016年1月29日 Brian Kehren著 在VR开发的最大挑战之一是对高帧率与高分辨率结合的要求.我们通过把顶点转化为“镜头空间”,删除了需要全屏渲染的纹理,这样就可以大规模提高手机性能. 下面的技术使用谷歌的Card…

基础知识部分 为了方便理解,首先会对(Luminance)的相关概念做一个简单介绍.如果已经了解就跳到后面吧. 我们用Radiant energy(辐射能量)来描述光照的能量,单位是焦耳(J),因为光实际是以一定速度在传播的电磁波,所以把单位时间内的传播的Radiant energy(能量)称作radiant  flux(辐射通量),用来描述他的能量表现,单位瓦特(Watt). Radiant intensity(辐射强度)用来指定radiant  flux(辐射通量)的方向,正式的来说,他是用…

很长时间没有更新博客了,实在是太忙啦...0.0 ,以下的东西纯粹是记录,不是我原创,放到收藏夹还担心不够,这个以后常用,想来想去,还是放到这里吧,,丢不了..最后一句废话,网上搜集也好原创也罢,能解决问题不糊弄人才是真道理! 反正我的问题解决啦!!!哈哈哈!! 安装grunt 原文:www.bluesdream.com/blog/windows-installs-the-grunt-and-instructions.html 怕这个网址打不开,记录下: 安装Grunt:如果你之前安装过老的0.…

https://yq.aliyun.com/articles/65125?spm=5176.100240.searchblog.18.afqQoU…

步骤如下: 1.安装依赖:spm install -e 2.编译:spm build (编译好的东西会放在trunk-dist里面) 3.发布:spm app -d (会出来一个export端口,一般是:4745) 4.在浏览器中输入:http://localhost:4745/examples/index.html  即可运行 如果出错了,出bug了,修改完,重新操作2.3.4.三个步骤. for example: 1.组件架构如下: 2.代码:package.jon 配置信息(一些依赖):…

(前提:已经安装好了spm) 步骤如下:…

New Features, Feature Enhancements and Behavior ChangesSubforms – Behavior Change for Unsupported Task ModeStarting with this version, if an Online task that is running in a Subform control cannot be executed, the task and the host task will remain o…

Magic xpa 2.5發佈 Magic xpa 2.5 Release Notes Magic xpa 2.5 Release NotesNew Features, Feature Enhancements and Behavior ChangesCall with Destination – Backward Compatibility EnhancementsIn Online, the following scenarios are now possible: Calling a p…

傅里叶变换可以用于将图像从时域转换到频域,对于分行的文本,其频率谱上一定会有一定的特征,当图像旋转时,其频谱也会同步旋转,因此找出这个特征的倾角,就可以将图像旋转校正回去. 先来对原始图像进行一下傅里叶变换,需要这么几步: 1.以灰度方式读入原文件 1 2 string filename = "source.jpg"; var src = IplImage.FromFile(filename, LoadMode.GrayScale); 2.将图像扩展到合适的尺寸以方便快速变换 Open…

homepage faq contribute bugs questions Git for Windows v2.11.0 Release Notes Latest update: December 1st 2016 Introduction These release notes describe issues specific to the Git for Windows release. The release notes covering the history of the core…

To some extent, taking notes using my pen and pencil is also an interesting thing! bingo! ~ 2016-03-28 2016-04-07…

I have planed to learn Python for many times. I have started to learn Python for many times . However, I can't use it fluently up to now. Now I know I was wrong. I just tried to remember the syntax and took notes on paper with little practice. Now I…

By brant-ruan Yeah, I feel very happy When you want to give up, think why you have held on so long. Just fight. Somebody may ask you: Why would you want to do that? Yeah, because I want to know how it works. Assembly language programming is about mem…

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 3 Learning Theory 3.1 Regularization and model selection 模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,…

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 2    Supervised Learning    3 2.1    Perceptron Learning Algorithm (PLA)    3 2.1.1    PLA --…