JianJuly的博客

原创 【资料汇总】深度学习

部件激活函数26种神经网络激活函数可视化正则化如何区分并记住常见的几种 Normalization 算法损失函数【基础算法】损失函数——MSE与交叉熵Dice系数(Dice coefficient)与mIoU与Dice Loss

原创 【资料汇总】学习资料（机器学习&深度学习&统计检验）

极大似然估计

原创 【资料汇总】医学图像处理

图像分割医学图像分割多目标分割（多分类）实践

原创 【资料汇总】Pytorch

0. Pytorch 安装【pytorch】linux（ubuntu）下pytorch 1.1及torchvision 0.4最新版本安装1. Pytorch 函数torch.backends.cudnn.benchmark ?!PyTorch中的contiguous【pytorch】pytorch维度变换函数：cat, stack, transpose, permute, unsqueeze, squeeze2. Bug&坑【pytorch】踩坑PyTorch中的dropo

原创 【资料汇总】Python&Pycharm

高效Python库1. Munch-可以点访问的字典munch官方文档python之munch使用2. f-string-格式化字符串【python基础】pathlib库的常用属性和方法【python基础】Python格式化字符串f-string概览3. Pathlib-面向对象的文件系统路径Pathlib 官方文档【python基础】pathlib库的常用属性和方法...

原创 【资料汇总】实用软件合集

文献管理软件文献管理神器 Zotero 学习路径指南资源管理器QTTabBar 「资源管理器」该有的样子

原创 【R语言】单个分类模型性能评估、两个分类模型性能对比、统计检验

【R语言】单个分类模型评估、两个分类模型性能对比、统计检验。

原创 【SimpleITK教程】SimpleITK获取医学图像ROI的外接矩形框bounding box

【代码】【SimpleITK教程】SimpleITK获取医学图像ROI的外接矩形框。

原创 【SimpleITK教程】DilateObjectMorphology 三维膨胀算法

用于对simpleitk object进行膨胀操作

原创 【机器学习&深度学习】预测模型最合适阈值Cutoff选取及其它指标计算（Python版本）

绘制ROC曲线，基于ROC曲线上各点的约登指数计算最佳cutoff，从而计算其它指标

原创 【资料汇总】科研写作

文献管理如何设置Zotero生成的参考文献格式，刷新后不变？

原创 【资料汇总】统计检验

统计方法如何选择统计方法，有这个合集就够了！相关性分析Pearson、Spearman、Polyserial相关系数简介及R计算

原创 【SimpleITK教程】滤波器列表

滤波器名字 描述 AbsImageFilter 计算每个像素的绝对值 Computes the absolute value of each pixel. AbsoluteValueDifferenceImageFilter Implements pixel-wise the computation of absolute value difference. Aco.....

原创 【SimpleITK教程】SimpleITK调用MITK或其它图像浏览器显示3D图像

新版本SimpleITK（v2.x.x）import SimpleITK as sitkimg = sitk.ReadImage(path_to_img)image_viewer = sitk.ImageViewer()# 其它浏览器同理image_viewer.SetApplication(r'D:\Program Files\MITK-2016.11.0-win64\bin\MitkWorkbench.exe')image_viewer.Execute(img)旧版本Simple

原创 【pytorch】在python脚本中自动运行tensorboard

问题在使用tensorboard进行训练过程可视化时，每开始一次新的实验，就需要在终端重新运行一次tensorboard --logdir=path_to_log，这比较麻烦，尤其是在代码调试阶段，我们会频繁地开始新的实验，那么如何在python脚本中自动打开tensorboard呢？解决方法原代码from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterwriter = SummaryWriter(log_dir=path_to_logs) #日志存储的

原创 【R语言】混淆矩阵计算

confusionMatrix(data=as.factor(as.integer(pred>0.5)), reference=label, positive='1', mode='everything')参数：data: 因子变量，阈值化后的模型预测值reference: 因子变量，金标准positive: 可选参数，定义为positive的因子输出结果如下：...

原创 【R语言】净重新分类指数NRI及其R语言实现

0. 引言净重新分类指数 (net reclassification imporvement, NRI)是运用较多的比较新旧模型预测效果的方法NRI关注的是在诊断截点处，通过考察使用新模型 后个体预测概率的变化情况，或个体被重新分类的情况，得出新模型比旧模型使得不同组别个体更有 利于分到正确组的概率，并对两组预测概率的改善求和关于NRI更多的介绍可以参考两种比较模型预测效果的评价指标及其R实现1. NRI指数1.1 理论净重新分类指数NRI评价的是在两模型采用最优诊断截点进行预测时，与旧

原创 【R语言】预测模型最合适阈值Cutoff选取及其它指标计算

library(pROC)# label: 金标准，0 1 变量# pred: 模型预测值，连续变量metrics <- function(label, pred){ roc.p=pROC::roc(label, pred) if (roc.p$auc>0.5){ cutoff=roc.p$thresholds[which.max(roc.p$sensitivities+roc.p$specificities)] sensitivity=roc.p$sensiti

原创 【pytorch】模型训练和推理使用的设备不一致导致的问题

问题前几天使用0号显卡训练了模型，今天想要推理的时候，0卡被占用，所以选择使用1卡进行推理。但是推理的时候却报错：RuntimeError: CUDA error: out of memory原因所有先前保存的模块，不论其设备，首先加载到CPU上，然后移动到之前保存它们的设备上（也就是0号显卡）。因为0号显卡被占用，所以显示out of memory解决方法在load模型的时候，添加map_location参数torch.load(path_file, map_location='cuda:1

原创 【资料汇总】理解计算机

编码廖雪峰-字符串和编码Python 文本编码史上最通俗，彻底搞懂字符乱码问题的本质字符编码：ASCII，Unicode 和 UTF-8Microsoft Office【理解计算机】去掉Windows桌面残留、残痕、痕迹【理解计算机】解决Excel打开UTF-8编码CSV文件乱码的问题【理解计算机】word查找和替换中通配符的使用...

原创 【资料汇总】Linux

【每天学点Linux命令】（三）文件、文件夹权限及修改【每天学点Linux命令】（四）修改conda和pip源【每天学点Linux命令】（五）Ubuntu设置和查看环境变量【每天学点Linux命令】（七）重定义删除操作及回收站使用方式...

原创 【资料汇总】网络爬虫

selenium函数selenium自动化测试入门 键盘鼠标事件ActionChainsRequestsBugsrequests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host=‘item.jd.com’, port=443)

原创 【资料汇总】生成对抗网络Generative Adversarial Network (GAN)

GAN综述万字综述之生成对抗网络(GAN)李宏毅对抗生成网络(GAN)国语教程(2018)李宏毅对抗生成网络(GAN)国语教程(2018)课件知识点从Style的角度理解Instance Normalization【GAN优化】长文综述解读如何定量评价生成对抗网络(GAN)...

原创 【pycharm】远程调试报错undefined symbol: AttachDebuggerTracing

问题Pycharm 使用远程服务器 Debug 模式下出错.pycharm_helpers/pydev/pydevd_attach_to_process/attach_linux_amd64.so: undefined symbol: AttachDebuggerTracing解决方法删除根目录下的.pycharm_helpers文件夹并重启pycharm

原创 【资料汇总】数据处理&图像处理

1. 图像处理OpencvOpenCV中文官方文档Matplotlib【Python绘图】matplotlib：先搞明白plt. /ax./ fig再画Matplotlib速查表——画图时候一定要放手边的表2. 数据处理预处理【R语言】数据标准化处理Pandas【Python数据分析】pandas 基本操作...

转载 【R语言】数据标准化处理

1、标准化——数据处理preProcess(x, method = c("center", "scale"), 　　　　　thresh = 0.95, 　pcaComp = NULL, 　na.remove = TRUE, 　k = 5, 　　　　　knnSummary = mean, 　outcome = NULL, 　fudge = 0.2, 　numUnique = 3, 　　　　　verbose = FALSE, 　freqCut = 95/5,　 uniqueCut

原创 【Python debug】pycharm debug模式报错：pydev debugger: process 13608 is connecting

问题：pycharm报错pydev debugger: process 13608 is connectingProcess finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV)解决方法：去掉 PyQt compatible前面的勾参考材料http://www.programmersought.com/...

原创 【软件之道】Word模板的制作及使用

制作方法：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22737822使用方法：将Normal.dotm文件复制到C:\Users\Username\AppData\Roaming\Microsoft\Templates，并覆盖原文件，如此一来，在桌面新建的word文档都会使用该模板英文论文模板下载：https://www.jianguoyun.com/p/DY3SBo8Q...

原创 【软件之道】亿图9.3 显示的内容与导出成图片后的内容不一致

文章目录问题原因解决方法问题亿图9.3绘制的图像与保存成图片后的图像不一致绘制的图像如下：保存为图片(jpg, tif, png等)后的图像如下：可以看到，FE两个字母在圈圈内的位置发生了较大的变化。原因经咨询技术人员，是电脑显示的缩放引起的解决方法关闭亿图–右击桌面–显示设置–缩放与布局–更改文本、应用等项目的大小–更改为100%–重新打开亿图–保存...

原创 【R语言】AUC值的检验(单样本t检验)

来源函数：t.test目的判断模型的AUC值与多位医生的AUC值（平均水平）是否有显著差异代码auc_rads = c(0.750, 0.761, 0.854, 0.729, 0.834, 0.851) # 六位医生诊断的AUC值auc_cnn = 0.884 # 模型的AUC值t.test(auc_rads, alternative = "two.sided", mu=a...

原创 【R语言】敏感度、特异度、准确率检验及置信区间求解

来源函数：prop.test目的判断两个模型的敏感度、特异度、准确率是否有显著差异代码# TP1：模型一的真正例数量# TN1：模型一的真反例数量# FP1：模型一的假正例数量# FN1：模型一的假反例数量# TP2：模型二的真正例数量# TN2：模型二的真反例数量# FP2：模型二的假正例数量# FN2：模型二的假反例数量x <- c(TN1,TN2)...

转载 【理解计算机】解决Excel打开UTF-8编码CSV文件乱码的问题

前段时间用某软件导出了一个CSV文件，需要在Excel中处理并打印，但是我直接用Excel打开这个CSV文件却发现，文件中的所有中文字符都变成了乱码，经过自己的尝试，采用数据导入的方法解决了问题，后来又搜了一下，发现还有其他方法，数据导入只是其中一种而已。现在整理总结一下：方法1 数据导入打开 Excel，执行“数据”->“自文本”，选择 CSV 文件，出现文本导入向导，选择“分隔符...

转载 【软件之道】福昕阅读器

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转载 【pytorch】踩坑PyTorch中的dropout

作者：雷杰链接：https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/302434279来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。刚踩的坑, 差点就哭出来了TT. — 我明明加了一百个dropout, 为什么结果一点都没变使用F.dropout ( nn.functional.dropout )的时候需要设置它...

翻译 【R语言】ROC检验（与随机猜测，即AUC=0.5比较）

来源包：verification函数：roc.area官方文档：https://www.rdocumentation.org/packages/verification/versions/1.42/topics/roc.area参数obs： 标签（0 或 1）pred： 预测值（0-1之间的概率）输出A： AUC值n.total： 总的样本个数n.events： 正样...

转载 【理解计算机】去掉Windows桌面残留、残痕、痕迹

转载 【Python绘图】matplotlib：先搞明白plt. /ax./ fig再画

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/93423829我这个傻子的matplotlib学习过程很神奇：刚开始，找几个教程，呕吼，简单，plt.*** 一顿写。画完了。遇到坐标啊之类的细节不会调？打开谷哥，要啥搜啥。我最开始觉得这样蛮好的，这是一个很容易学的lib嘛。然后问题出现了，matplotlib最烦人的地方就是，同样一个目标，你可以有N种不同...

原创 【Python数据分析】pandas 基本操作

0 构建数据集# 构建数据集import pandas as pdimport numpy as npN = 20dataset = pd.DataFrame({ 'name': ['张三', '夏四', '赵五', '周六'], 'age': [18, 26, 70, 42], 'Chinese': [88, 62, 67, 99], 'Math':...

原创 【软件之道】Pycharm快捷键

常用快捷键格式Ctrl + / ：行注释Ctrl + Alt + L：代码格式化Ctrl + Alt + I：自动缩进Ctrl + +：方法代码展开Ctrl + -：方法代码折叠Ctrl + .：折叠特定代码Ctrl + Shift + +：所有代码展开Ctrl + Shift + -：所有代码折叠行操作ctrl + D：复制光标所在行Ctrl + X：删除当前行Ctr...

转载 【每天学点Linux命令】（五）Ubuntu设置和查看环境变量

https://blog.csdn.net/White_Idiot/article/details/78253004