一.常用CT值 CT值的含义是:每个反应管内的荧光信号达到设定的域值时所经历的循环数.研究表明,每个模板的Ct值与该模板的起始拷贝数的 对数存在线性关系,起始拷贝数越多,Ct值越小.利用已知起始拷贝数的标准品可作出标准曲线,因此只要获得未知样品的CT值,即可从标准曲线上计算出该样 品的起始拷贝数. 是用不同的灰阶来反应组织和器官的密度,也可以用吸收系数来反应组织器官的密度. 常见人体组织的CT值(HU) 组织 CT值 组织 CT值 骨组织 > 肝脏 - 钙值 - 脾脏 - 血块 - 胰腺 - 脑

1.volatile: 要求参数修改每次都从内存中的读取.这种情况要比普通运行的变量需要的时间长. 当设置了成按照C99标准运行之后,使用volatile变量之后的程序运行的时间将比register的长. 因为volatile是强制程序中内存中读取数据,所以可以通过修改内存中的这个参数来不断改变传入到cpu里的这个值. 2.可变参数 再如,字符串类型的可变参数 当程序运行之后,会出现计算器,笔记本,打印出已经开启的线程. 3.void *memset(void *s,int ch,size_t

多数时候出现空白都是由于有滚动栏滚到一边就会产生空白. overflow-x: hidden; 在最大图的那个div里写这句.

概念解释(网络资料): 窗宽: 窗宽指CT图像所显示的CT 值范围.在此CT值范围内的组织结构按其密度高低从白到黑分为16 个灰阶以供观察对比.例如,窗宽选定为100 Hu ,则人眼可分辨的CT值为100 / 16 =6 . 25 Hu ,即2 种组织CT值相差在6 . 25Hu以上者即可为人眼所识别.因此,窗宽的宽窄直接影响图像的清晰度与对比度.如果使用窄的窗宽,则显示的CT 值范围小,每一灰阶代表的CT 值幅度小,对比度强,适于观察密度接近的组织结构(如脑组织).反之,如果使用宽的窗宽,则显

市面上常见的摄像头悬浮窗,如微信.手机QQ的视频通话功能,有如下特点: 整屏页面能切换到一个小的悬浮窗 悬浮窗能运行在其他app上方 悬浮窗能跳回整屏页面,并且悬浮窗消失 我们探讨过用CameraX打开摄像头预览,结合可改变大小和浮动的activity,实现了应用内摄像头预览悬浮Activity.这个悬浮Activity是在应用内使用的.要让悬浮窗在其他app上,需要结合悬浮窗 System Alert Window. 本文用CameraX实现摄像头预览悬浮窗,能显示在其他app上方,可拖动,可

每个job被划分为多个stage.划分stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的,如果是则将其分在同一个stage,从而避免多个stage之间的消息传递开销. http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html [Spark actions are executed through a set of stages, separated by distributed “shuffle” operations. 

前面一篇文章提到大数据开发-Spark Join原理详解,本文从源码角度来看cogroup 的join实现 1.分析下面的代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object JoinDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName(this.get

重传机制 TCP 会在以下两种情况发⽣超时重传: 数据包丢失 确认应答丢失 重传超时 重传超时是TCP协议保证数据可靠性的另一个重要机制,其原理是在发送某一个数据以后就开启一个计时器,在一定时间内如果没有得到发送的数据报的ACK报文,那么就重新发送数据,直到发送成功为止. RTT 是数据从⽹络⼀端传送到另⼀端所需的时间,也就是包的往返时间. RTO (Retransmission Timeout 超时重传时间). 如果超时重发的数据,再次超时的时候,⼜需要重传的时候,TCP 的策略是超时间隔加倍

t1是梯形, ct是梯形里面的内容. 梯形的高度会随着内容的高度撑高.宽度随着浏览器窗口变宽. 梯形上窄下宽或上宽下窄可以通过 transform 的大小来修改. <div class="ti"> <div class="ct"> <p>文字</p> <p>文字</p> <p>文字</p> </div> </div> <style> .

详见:http://pan.baidu.com/s/1gfFLbJ9 DICOM医学图像窗口变换的加速算法* 张尤赛 ,陈福民 ( 同济大学计算中心, 上海 200092 ) (华东船舶工业学院电子与信息系,江苏 镇江 212003) E_mail:yszhang100@sina.com   摘 要:研究DICOM医学图像的显示技术,提出了一种图象窗口变换的加速算法,该算法简洁.实用.加速效果理想, 可以在动态连续调节图像窗值的情况下实时地显示DICOM医学图像. 关键词: DICOM: 医学图

转自:http://www.cnblogs.com/assassinx/archive/2013/01/09/dicomViewer.html Dicom全称是医学数字图像与通讯,这里讲的暂不涉及通讯那方面的问题 只讲*.dcm 也就是diocm格式文件的读取,读取本身是没啥难度的 无非就是字节码数据流处理.只不过确实比较繁琐. 分析: 整体结构先是128字节所谓的导言部分,说俗点就是没啥意义的破数据 跳过就是了,然后是dataElement依次排列的方式 就是一个dataElement接一个d

本文以延参法师的腾讯微博为例进行爬取并分析 ,话不多说 直接附上源代码.其中有比较详细的注释. 需要用到的包有 BeautifulSoup WordCloud jieba # coding:utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba def myDearWeiboCrawler(url

Dicom格式文件解析器   Dicom全称是医学数字图像与通讯,这里讲的暂不涉及通讯那方面的问题 只讲*.dcm 也就是diocm格式文件的读取,读取本身是没啥难度的 无非就是字节码数据流处理.只不过确实比较繁琐.好了 正题 分析 整体结构先是128字节所谓的导言部分,说俗点就是没啥意义的破数据 跳过就是了,然后是dataElement依次排列的方式 就是一个dataElement接一个dataElement的方式排到文件结尾 通俗的讲dataElement就是指tag 就是破Dicom标准里

前言 孔子说:"软件是对客观世界的抽象". 首先声明,这里的"三维导航"和地图没一毛钱关系,"四核驱动"和硬件也没关系,而是为了复杂的应用而发明创造的导航逻辑.说这是发明创造,也不是危言耸听,因为它完全突破了传统意义的页面导航概念,看完了本博客以后,相信会让你脑洞大开.当然这也是一种尝试,只有UWP的出现才会带来这种机遇,希望广大开发者给予指正. 上周发布了淘宝UWP的更新,地址在这里:https://www.microsoft.com/zh-c

转载 : https://github.com/Tim9Liu9/TimLiu-Android?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io#%E5%8D%AB%E6%98%9F%E8%8F%9C%E5%8D%95 目录 UI UI 卫星菜单 节选器 下拉刷新 模糊效果 HUD与Toast 进度条 UI其它 动画 网络相关 响应式编程 地图 数据库 图像浏览及处理 视频音频处理 测试及调试 动态更新热更新 消息推送

public static class SpellAndWbConfig { #region 变量声明 // XML文件读取实例 /// <summary> /// XML文件读取实例 /// </summary> private static XmlReader _Reader = null; // XML文件读取实例 /// <summary> /// XML文件中数据 /// </summary> private static string[] _St

[DWT笔记]傅里叶变换与小波变换 一.前言 我们经常接触到的信号,正弦信号,余弦信号,甚至是复杂的心电图.脑电图.地震波信号都是时域上的信号,我们也成为原始信号,但是通常情况下,我们在原始信号中得到的信息是有限的,所以为了获得更多的信息,我们就需要对原始信号进行数学变换,得到变换域的信号,通常接触到的变换主要有傅里叶变换.拉普拉斯变换.Z变换.小波变换等等,今天主要讨论下傅里叶变换与小波变换. 二.平稳信号与非平稳信号 在介绍主体之前,先要说下平稳信号与非平稳信号的区别. 平稳信号是指分布参数

首先加入配置文件: <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <CodeConfig> <SpellCode> <A>阿啊锕嗄厑哎哀唉埃挨溾锿鎄啀捱皑凒溰嘊敳皚癌毐昹嗳矮蔼躷噯藹譪霭靄艾伌爱砹硋隘嗌塧嫒愛碍暧瑷僾壒嬡懓薆曖璦鴱皧瞹馤鑀鱫安侒峖桉氨庵谙萻腤鹌蓭誝鞌鞍盦馣鮟盫韽啽雸垵俺唵埯铵隌揞罯銨犴岸按荌案胺豻堓婩暗貋儑錌黯肮岇昂昻枊盎醠凹坳垇柪軪爊敖厫隞嗷嗸嶅廒滶獒獓遨熬璈蔜翱聱螯

TimLiu-Android 自己总结的Android开源项目及库. github排名 https://github.com/trending,github搜索:https://github.com/search 目录 UI 卫星菜单 节选器 下拉刷新 模糊效果 HUD与Toast 进度条 UI其它 动画 网络相关 响应式编程 地图 数据库 图像浏览及处理 视频音频处理 测试及调试 动态更新热更新 消息推送 完整项目 插件 出名框架 其他 好的文章 收集android上开源的酷炫的交互动画和视觉

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22450818?refer=dong5 最早发于回答:能不能通俗的讲解下傅立叶分析和小波分析之间的关系? - 咚懂咚懂咚的回答现收入专栏. 从傅里叶变换到小波变换,并不是一个完全抽象的东西,可以讲得很形象.小波变换有着明确的物理意义,如果我们从它的提出时所面对的问题看起,可以整理出非常清晰的思路. 下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序,讲一下为什么会出现小波这个东西.小波究竟是怎样的思路.(反正题主要求的是通俗形