图像处理过程中,各种来源的数据都有,有些情况下,我们拿到的连续切片在桌面系统的常规浏览器下看几乎全黑或者整体偏暗,这时大家就需要来调整图像的对比度,其实常规的三维可视化软件读取这类数据前也不需要进行特意调整,但事情总有例外,比如我们不借助任何软件工具,直接在桌面系统中预览这些切片呢,或者在论文中贴图呢,等等 下面我将简单展示如何利用开源的ImageJ(或者Fiji)进行连续切片的对比度调整,软件下载可以直接去官网,或者联系我,因为我曾封装过一个更简单易于安装的ImageJ安装包. 第一步数据加载

本文转载自 火光摇曳 原文链接:VC维的来龙去脉 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念,它给诸多机器学习方法的可学习性提供了坚实的理论基础,但有时候,特别是对我们工程师而言

VC维的来龙去脉——转载自“火光摇曳” 在研究VC维的过程中,发现一篇写的很不错的VC维的来龙去脉的文章,以此转载进行学习. 原文链接,有兴趣的可以参考原文进行研究学习 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC

<Deep Learning> Ian Goodfellow Yoshua Bengio Aaron Courvill 关于此书Part One重难点的个人阅读笔记. 2.7 Eigendecomposition we decompose a matrix into a set of eigenvectors and eigenvalues. 特征值与特征向量: 应用非常广泛: 图像处理中的PCA方法,选取特征值最高的k个特征向量来表示一个矩阵,从而达到降维分析+特征显示的方法, 还有图像压缩

本文转自VC维的来龙去脉 本文为直接复制原文内容,建议阅读原文,原文排版更清晰,且原网站有很多有意思的文章. 阅读总结: 文章几乎为台大林老师网课“机器学习可行性”部分串联总结,是一个很好的总结. Hoeffding不等式 -> 学习可行的两个核心条件 -> 有效假设 -> 成长函数 -> VC维 以下为原文: 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypothese

原文链接:解读机器学习基础概念:VC维来去 作者:vincentyao 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念,它给诸多机器学习方法的可学习性提供了坚实的理论基础,但有时候,

ImageJ是世界上最快的纯Java的图像处理程序.它可以过滤一个2048x2048的图像在0.1秒内(*).这是每秒40万像素!ImageJ的扩展通过使用内置的文本编辑器和Java编译器的ImageJ的开发插件.500多插件可用. 数据类型:8位灰度或索引色,16位无符号整数,32位浮点和RGB色彩. 文件格式:读写所有支持的数据类型为TIFF(非压缩)或原始数据.打开和保存GIF,JPEG,BMP,PNG,PGM,FITS和ASCII.打开DICOM.使用URL打开的TIFF.GIF文件.J

图像亮度与对比度的调整,是放在skimage包的exposure模块里面 1.gamma调整 原理:I=Ig 对原图像的像素,进行幂运算,得到新的像素值.公式中的g就是gamma值. 如果gamma>1, 新图像比原图像暗 如果gamma<1,新图像比原图像亮 函数格式为:skimage.exposure.adjust_gamma(image, gamma=1) gamma参数默认为1,原像不发生变化 . from skimage import data, exposure, img_as_f

教你Snapseed软件八个常用调图工具 教你Snapseed(指划修图)软件八个常用调图工具 老阿·编写 Snapseed是目前手机摄影修图中功能最强大的一款软件,很多功能很像电脑用的Photoshop.因为所有应用程序都是用手指来点划完成的,所以中文名也叫“指划修图”.下面我教大家八个Snapseed的常用调图工具: (一).HDR景观 1.在我们日常手机摄影中,经常会遇到反差过大的场景,拍摄完照片以后发现暗处很黑,例如下面这张照片,暗处已经基本没有影像了.这样,我们用Snapseed就能够

注:本文内容较长且细节较多,建议先收藏再阅读,原文将在 Github 上维护与更新. 在 HTTP 接口开发与调试过程中,我们经常遇到以下类似的问题: 为什么本地环境接口可以调用成功,但放到手机上就跑不起来? 这个接口很复杂,内部调用了好几个其他接口,如何定位问题究竟出在哪一步? 后端开发还没有把接口提供好,前端开发任务无法推进…… 「猫哥网络编程系列」最核心的任务便是向各位分享一个我从多年的前后端项目中总结而来的「万能」HTTP 调试法,掌握并从网络编程原理上理解它,能让我们顺利定位并解决所有

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

webview在加载网页的时候会默认调起手机自带的浏览器加载网页,用户体验不好.但当用户设置浏览器客户端(setWebViewClient)设置这样的监听事件之后,当请求url的时候就不会打开手机自带的浏览器. webview.setWebViewClient(new WebViewClient() { @Override public void onPageStarted(WebView view, String url, Bitmap favicon) { super.onPageStart

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo

文章同步发布于github博客地址,阅读效果更佳,欢迎品尝 运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题!虽然jvm调优成熟的工具已经有很多:jconsole.大名鼎鼎的VisualVM,IBM的Memory Analyzer等等,但是在生产环境出现问题的时候,一方面工具的使用会有所限制,另一方面喜欢装X的我们,总喜欢在出现问题的时候在终端输入一些命令来解决.所有的工具几乎都是依赖于jdk的接口和底层的这些命令,研究这些命令的使用也让我们更能了解jvm构成和特性

jvm调优-从eclipse开始 概述 什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配.回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略:更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进.eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析.本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项.关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的ecl

tomcat服务器优化 1.JDK内存优化 根据服务器物理内容情况配置相关参数优化tomcat性能.当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出,并且导致应用服务崩溃.因此一般建议堆的最大值设置为可用内存的最大值的80%. Tomcat默认可以使用的内存为128MB,在较大型的应用项目中,这点内存是不够的,需要调大. Tomcat默认可以使用的内存为128MB,Windows下,在文件/bin/catalina.bat,Unix下,在文件/bin/catalina.sh的前面,增加