张士玉小黑屋

大家好，我是『K同学啊』！今天我将带大家探索一下深度学习在医学领域的应用，乳腺癌是女性最常见的癌症形式，浸润性导管癌(IDC)是最常见的乳腺癌形式。准确识别和分类乳腺癌亚型是一项重要的临床任务，利用深度学习方法识别可以有效节省时间并减少错误。我们的数据集是由多张以40倍扫描的乳腺癌(BCa)标本的完整载玻片图像组成。🚀我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：

文章目录滤波算法准备Sobel算子锐化算子高斯滤波算子均值滤波中值滤波最优梯度幅值边缘检测算法图像二值化方法全局迭代法大津法获取图像中的轮廓，对图像中的目标进行计数参考blog滤波算法cv.filter2D()这个就是我们用来滤波的函数，作用大概就是根据传入的图片和kernel来对图片进行卷积参数:src:原图像ddepth:目标图像深度（指数据类型）kernel:卷积核anchor:卷积锚点

    本文为课设论文：对于汉字数字的识别，模型搭建和代码并不是难点，预处理才显得重要和困难。虽然模型准确率能达到90%~95%，但是也存在没解决的问题。    如有需要，可以私信提供完整代码工程及其数据集。（tensorflow2搭建模型pandas数据处理matplotlib可视化显示）文章目录1选题背景2卷积神经网络概述3主要主要工具库说明4样本数据获取方式5算法实现5.1图片预处

温馨小提示：ctrl+F可以帮助你快速寻找想要的内容文章目录卷积神经网络篇✨循环神经网络篇?生成对抗网络篇?卷积神经网络篇✨深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别|第1天数据：?数据会在运行过程中自动下载代码：?.ipynb文件（提取码：lzcn）|?.py文件（提取码：xl6r）

学习总结（1）paper《FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation》（2）论文翻译可以参考：https://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6249834.html（3）当前最成功的图像分割深度学习技术都是基于一个共同的先驱：FCN（FullyConvolutionalNetwork

TensorFlow实现自注意力机制（Self-attention）自注意力机制(Self-attention)计算机视觉中的自注意力Tensorflow实现自注意力模块自注意力机制(Self-attention)自注意力机制(Self-attention)随着自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)模型（称为“Transformer”）的引入而变得流行。在诸如语言翻译之类的NLP应

文：贝壳找房技术团队 贝壳找房作为行业领先的房产服务互联网平台，通过开放数据资源和技术能力，聚合和赋能全行业的服务者，打造产业互联网下的“新居住”品质服务生态，致力于为全国家庭的品质居住提供全方位服务连接，涵盖二手房、新房、租房、装修和社区服务等众多类目。今天我们主要针对一个打算购买二手房的用户，来看一下ta来到贝壳App中所经历的一切，以及平台背后进行的策略优化。首先，用户会现在App上浏览一些ta感兴趣的房源。接着，当ta看到一套合适的房源时，会跟经纪人进行线

1、模型介绍​ GoogLeNet作为2014年ILSVRC在分类任务上的冠军，以6.65%的错误率力压VGGNet等模型，在分类的准确率上面相比过去两届冠军ZFNet和AlexNet都有很大的提升。从名字GoogLeNet可以知道这是来自谷歌工程师所设计的网络结构，而名字中GoogLeNet更是致敬了LeNet。GoogLeNet中最核心的部分是其内部子网络结构Inception，该结构灵感来源于NIN，至今已经经历了四次版本迭代（Inception_v1-4）。下表是Inception_v1-4提出的时间表Ince

前言本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对10种常见的物体进行识别分类；使用到CIFAR10数据集，它包含10类，即：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”，“狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车”；共60000张彩色图片；通过搭建和训练卷积神经网络模型，对图像进行分类，能识别出图像是“汽车”，或“鸟”，还是其它。 

  【文献题目】PredictionofbreastcancermolecularsubtypesonDCE-MRIusingconvolutionalneuralnetworkwithtransferlearningbetweentwocenters.[YangZhang,Jeon-HorChen,YezhiLin,SiwaChan,JiejieZhou,DanielChow,PeterChang,TiffanyKwong,Dah-CherngYeh,XinxinWang,RiteshParajuli,RitaS.Mehta,MeihaoWang,Min