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静态库和动态库：从概念、选择举例到实际使用中的注意事项

/myprogram静态库和动态库的比较静态库和动态库都有其优点和缺点，选择使用哪种类型的库取决于你的具体需求。...如果你希望你的程序可以在没有库文件的系统上运行，或者你希望你的程序运行速度尽可能快，那么你可能会选择使用静态库。...如果你希望节省磁盘空间和内存，或者你希望能够在不重新编译程序的情况下更新库，那么你可能会选择使用动态库。静态库和动态库的选择静态库在某种程度上可以被视为是“空间换时间”的策略。...选择使用静态库还是动态库，主要取决于以下几个因素：分发：如果你想要分发一个不依赖于用户系统上特定版本库的程序，静态库可能是一个更好的选择。...你希望这个库能够被其他程序员在他们的程序中使用。静态库如果你选择创建一个静态库，那么当其他程序员在他们的程序中使用你的库时，他们需要在编译他们的程序时链接你的库。

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EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

FindEssentialMat，从两个图像中的对应点计算一个基本矩阵。...也就是说，除了镜头失真的校正之外，该功能还可以应用任意透视变换R，并且最终可以根据新的相机矩阵对图像进行缩放和移位。 插入，从区域边界附近的像素重建所选图像区域。...在整个阵列中搜索极值，选择的ROI（在IplImage的情况下），或者如果mask不是IntPtr.Zero，则在指定的数组区域中。如果阵列有多个通道，则必须为IplImage，并设置COI。...可选地，函数计算jacobians – 图像点的偏导数的矩阵作为所有输入参数w.r.t的函数。特定参数，内在和/或外在的。...边缘感知过滤器是程式化的理想选择，因为它们可以抽取低对比度的区域，同时保留或增强高对比度特征。 减去，从另一个减去一个数组：dst（I）= src1（I）-src2（I）如果mask（I）！

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    额叶-小脑连接介导认知加工速度

    block设计的功能磁共振成像在任务过程中捕捉到了BOLD信号。参考公开的用于处理速度的任务激活图，定义了13个感兴趣区域。认知速度是从任务反应时间得出的，这产生了六组连接性测量。...1 简述 本研究旨在通过使用一系列简单的视觉和听觉通道的刺激-反应(S-R)映射任务来解决可能的任务相关偏差。这个多任务设计目的是解决上面提到的特定于形态和功能偏向的。...将四个实验条件(相容/不相容×音频/音频)的RTS和每个对照条件(音频/音频)的RTS拟合到线性混合模型中： 其中y是任务RT的向量，X是两个控制条件的RT的矩阵，Z是四个实验条件的RT的矩阵，从模型中提取...其次，用“glmmLasso”R包进行变量选择，采用线性混合模型套索回归进行变量选择。...在6条区域间联系通路中，3条来自额区，3条来自小脑。 图4.使用VAR(1)预测值的CS最佳模型的连接性预测值。图中仅绘制了重要连接。

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    让违法者无处遁形!

    通过使用 Skip-gram 和 MLP 在嵌入空间中保持 POI 语义的方法，将 POI 矩阵 P∈RJ×CP∈RJ×C 嵌入到一组潜在表示中。...为此，我们在不同视图特定的图结构中的同一区域节点之间添加自连接边。 信息传播范式 为了捕捉多视图数据中的区域内和区域间的关系，利用在时间和空间维度上通过多视图区域图 GG 进行信息传递。...矩阵 A∈R∣V∣×∣V∣A∈R∣V∣×∣V∣ 和 D∈R∣V∣×∣V∣D∈R∣V∣×∣V∣ 分别是具有自连接的 GG 的邻接矩阵和对角度矩阵。 2....结构学习函数 η(⋅)η(⋅) 估计区域之间的依赖关系。噪声矩阵 Γ∈R∣V∣×dΓ∈R∣V∣×d 的元素 γγ 从均值为 μμ、标准差为 σσ 的高斯分布中抽取。...为了实现可学习的对比视图生成，使用两层 MLP，其可训练的参数（即 MLPmean(⋅)MLPmean​(⋅) 和 MLPstd(⋅)MLPstd​(⋅)）用于从原始嵌入矩阵 HH 计算均值和标准差。

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    结构-功能脑网络耦合预测人类认知能力

    使用从所有可能的大脑区域对中提取的 BOLD 时间过程之间的 Fisher z 变换 Pearson 相关性来计算个体特异性 FC 矩阵。首先为所有可用的静息态扫描分别构建FC矩阵，然后取平均值。...图2 预测建模框架的工作流程，用于从特定区域的 SC-FC 耦合中预测个人认知能力分数。3. ...随后，该组通用掩模用于提取单个大脑区域特异性耦合值（R2），然后在受试者中取平均值。...第四，我们测试了哪些特定特征推动了预测模型的性能。为了回答是否存在单一的沟通措施的问题，我们在主样本中重新运行了内部交叉验证的预测模型，并一次从选择过程中排除了一个措施（创建正或负NMA）。...在交叉验证的预测框架中考虑沟通策略的特定区域变化，可以从 SC-FC 耦合中预测个体认知能力得分。

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    DCP：一款用于弥散磁共振成像连接组学的工具箱

    调用 Diffusion Toolkit 中的 dti_recon 命令来实现此功能。2.1.2 区域分割为了定义网络节点，DCP使用先验图谱将整个大脑划分为多个区域，这些区域被视为节点。...为了完成空间转换，DCP 使用 SPM 中的共寄存器、归一化和变形工具箱。然后，使用掩模从共注册到 b0 图像空间的单个结构图像中删除头骨。...基于连接光纤的属性，DCP可以生成四种类型的加权矩阵：纤维数（FN）加权矩阵、FA加权矩阵、MD加权矩阵和长度加权矩阵。矩阵中的每一行或每一列代表一个大脑区域。...最后，将在指定路径中生成网络分析的输出文件夹，其中包含使用特定参数构造的每个网络矩阵的每个文件夹。在文件夹中，每个网络属性都有一个 MATLAB 文件，其中包含所有主题的指标。...DCP 为用户提供了一系列扩散张量估计和纤维跟踪方法，允许他们根据数据的特定特征进行选择。DCP非常灵活，不仅可以将原始dMRI数据处理到最后一步，还可以针对特定的处理步骤单独执行。

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    关于目标检测鼻祖R-CNN论文

    卷积神经网络 (CNN) 计算每个提议的特征，然后 (4) 使用特定类别的线性 SVM 对每个区域进行分类。然后 (4) 使用特定类别的线性 SVM 对每个区域进行分类。...在测试时，我们的方法为输入图像生成大约 2000 个与类别无关的区域建议，使用 CNN 从每个建议中提取固定长度的特征向量，然后使用特定类别的线性 SVM 对每个区域进行分类。...唯一针对特定类别的计算是相当小的矩阵向量乘积和贪婪的非最大抑制。这一计算特性源于所有类别共享的特征，而且这些特征比以前使用的区域特征低两个数量级。...虽然 R-CNN 与特定的区域建议方法无关，但我们使用了选择性搜索，以便与之前的检测工作进行对照比较。 特征提取。...表 3 中的结果显示，使用 O-Net 的 RCNN 明显优于使用 TNet 的 R-CNN，mAP 从 58.5% 提高到 66.0%。

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    Science advances：非侵入性脑刺激技术的生理效应在整个皮层区域存在本质差异

    从atlas选择了与组水平灰质mask以及任何认知网络template共享的节点（5毫米的球形区域），提取了保留的79个节点的时间序列，基于成对的Pearson相关系数建立互相关矩阵，将负相关值以及位于...特征中包含了所有皮层节点（Power等人的模板，N=151）preTMS与postTMS的差异h，这样可以避免特征选择的偏倚。...h的计算是基于被试的共分类矩阵和作为模块隶属关系的功率网络分配，从而避免了从测试集到训练集的信息泄漏。...preTMS模型指示特定的前馈、反馈和平衡的（灰色）连接通路。 （B）OCC-TMS增强了枕叶区域（R1和R2）和顶叶区域（R6）的前馈信号。...虽然rTMS在识别并调控特定功能通路中很有前景，但是需要注意扩散效应并不仅仅局限于感兴趣网络。 并且，结果表明宏观尺度上的功能整合是预测特定的刺激反应模式的有效标记物。

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    RCNN 学习笔记

    使用R-CNN的目标检测 我们的目标检测系统包含三个模块，第一，产生不依赖于特定类别的特征区域，作为一组候选目标；第二，一个庞大的卷积神经网络用来对每个区域选取固定长度的特征向量；第三，一系列特定类别的线性...2.1模型设计 候选区域： R-CNN对特定的候选区域方法来说是不可知的，所以选择selective search方式对每张图提取了约2000个大小不一候选区域。...特征提取：使用Caffe框架提供的CNN模型从每个候选区域中提取4096维的特征向量，这些特征是由mean-subtracted 227227的RGB图像通过5个卷积层和2个全连接层正向传播计算得到的。...特定类别的计算是特征与SVM权值及非极大值抑制的点乘，在实验中，所有点乘可以批处理成矩阵乘法，特征矩阵为2000*4096，SVM权值矩阵为4096*N，其中N为类别数量。...在SVM的训练过程中，对候选区域的选择较为严格，正例为真实标定框，负例为与真实标定框IoU值小于0.3的候选框，将这些框过一遍上一步中微调好的模型，提取最后一层FC-4096维的特征向量，喂给这些框对应类别

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    NC：沿着大脑的宏观梯度映射结构-功能关系

    我们还评估了在十个交叉验证折叠中的平均样本外R²值，以更准确地评估不同SC类型预测FC的程度；样本内R²值（图2d）和样本外R²值之间的差异很小。...为了选择最佳的多元线性回归模型来预测FC-Neurosynth、FC-NeuroQuery或FC-rsfMRI，我们绘制了在十个交叉验证折叠中，使用不同数量的SC预测因子时的平均样本外调整R²值和均方误差...我们选择这种以预测为中心的方法是为了防止过拟合，因为在使用样本内R²值进行模型选择时可能会出现这种情况。对于每个交叉验证折叠和每个SC预测因子数量，我们都通过穷尽搜索选择了最佳模型。...然而，使用FC-Neurosynth重要地在这些区域之间产生了更加显著的差异。使用FC-NeuroQuery导致大多数区域的SF对应显著增加，尤其是在眶额皮层中。...总的来说，从主要感觉到关联区域的局部SF对应梯度与先前显示的作为皮质髓鞘化、层间分化和皮质厚度组织轴的所谓感觉-离心梯度一致。

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    功能连接体指纹的特征选择框架

    Finn等人(2015)也使用了RSFC矩阵中预定义子网的连通性值，而不是使用整个RSFC矩阵中的连通性值。Peña-Gómez等人(2018)提出的另一种方法使用与指纹相关的选定区域的连通性。...给定一组N个参考扫描{R1,R2，…，RN}从N个不同的对象，和一组相同对象的目标扫描{T1,T2，…TN}，FC指纹识别的问题是通过匹配其FC为每个目标扫描Ti确定对应的参考扫描Rj。...通过检测FC中包含特定个体信息的元素，我们可以有效地利用这些元素来减少FC的杂波，提高大样本FC指纹识别的准确性。我们开发了一个通用的FC特征选择框架，从FC矩阵中发现特定个体的信息。...所有特征选择方法的性能都优于全FC方法，全FC方法使用了FC矩阵中的所有边进行指纹提取。在特征选择方法中，ES方法优于NS方法。关于评分指标，ES方法与ACSC导致略好于RSC的准确性。...对于每一个特征，本工作中研究的选择方法，我们建立了随着样本量增加准确度下降的速率模型。在我们的框架中，使用最佳方法(ES_ACSC_δ)选择的边存在于三个主要区域：额叶皮质、顶叶区域和皮层下区域。

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    MIT 用 AI 实现自动抠图，轻松打造效果惊艳的特效电影

    在对比实验中，他们的结果远远优于 PSPNet、Mask R-CNN、spectral matting 等基准。...在底部示例中，PSPNet trimap 是通过选择与对象对应的单个类别（左）或所有类别而生成的。...方法 我们的目标是从输入图像自动生成软分割，也就是将场景中的目标分解成多个层进行表征，包括透明度和软过渡。...该方法的核心是构建拉普拉斯矩阵 L 来表征图像中每对像素属于同一个分割的可能性。尽管光谱抠图仅使用了低级局部颜色信息来构建矩阵，我们描述了如何通过非局部线索和高级语义信息来增强这一方法。...底部示例展示了使用常数 0.9 作为稀疏化参数 γ 的稀疏化结果（d），而我们使用空间变化的 γ_p 在过渡区域进行松弛的稀疏化操作。

    1.2K20

    Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

    在测试时，我们的方法为输入图像生成约2000个类别独立的区域建议，使用CNN从每个建议中提取一个固定长度的特征向量，然后用类别特定的线性svm对每个区域进行分类。...在实际应用中，一个图像的所有点积都被批量化为一个矩阵-矩阵乘积。特征矩阵一般为2000×4096，SVM权值矩阵为4096×N，其中N为类数。...该分析表明，R-CNN可以扩展到数千个目标类，而不需要使用诸如哈希等近似技术。即使有100k个类，在现代多核CPU上得到的矩阵乘法也只需要10秒。这种效率不仅仅是使用区域建议和共同特点的结果。...其思想是在网络中挑出一个特定的单元(特性)，并把它当作一个单独的目标检测器来使用。...唯一的区别是使用更小的小批量(24个例子)，以适应GPU内存的要求。从表3中可以看出，使用O-Net的R-CNN明显优于使用T-Net的R-CNN, mAP从58.5%增加到66.0%。

    1.4K20

    MIT提出精细到头发丝的语义分割技术，打造效果惊艳的特效电影

    在对比实验中，他们的结果远远优于 PSPNet、Mask R-CNN、spectral matting 等基准。...在底部示例中，PSPNet trimap 是通过选择与对象对应的单个类别（左）或所有类别而生成的。...方法 我们的目标是从输入图像自动生成软分割，也就是将场景中的目标分解成多个层进行表征，包括透明度和软过渡。...该方法的核心是构建拉普拉斯矩阵 L 来表征图像中每对像素属于同一个分割的可能性。尽管光谱抠图仅使用了低级局部颜色信息来构建矩阵，我们描述了如何通过非局部线索和高级语义信息来增强这一方法。...底部示例展示了使用常数 0.9 作为稀疏化参数 γ 的稀疏化结果（d），而我们使用空间变化的 γ_p 在过渡区域进行松弛的稀疏化操作。

    1.4K10

    MatLab函数xlsread、xlswrite、xlsfinfo

    要确定电子表格中工作表的名称，请使用 xlsfinfo 函数（见下文）。 data = xlsread(filename,xlRange) 从电子表格文件中的第一张工作表中指定范围内读取数据。...xlRange 为矩阵范围，指定为字符向量或字符串（不区分大小写），使用 Excel 范围语法（使用 Excel A1 引用样式），用两个对角指定 xlRange，即要读取的区域，比如 ‘D2:H6’。...A 中的数据写入 filename 指定的电子表格文件中的第一张工作表，从单元格 A1 开始写入。...xlswrite(filename,A,xlRange) 将矩阵 A 中的数据写入 filename 指定的电子表格文件中的第一张工作表中由 xlRange 指定的矩形区域内。...xlRange 为矩阵范围，指定为字符向量或字符串（不区分大小写），使用 Excel 范围语法（使用 Excel A1 引用样式），用两个对角指定 xlRange，即要读取的区域，比如 ‘D2:H6’（

    4.5K20

    matlab中Regionprops函数详解——度量图像区域属性

    语法：STATS = regionprops(L,properties) 描述：测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。...‘FilledArea’：是标量，填充区域图像中的 on 像素个数。 ‘ConvexHull’：是p行2列的矩阵，包含某区域的最小凸多边形。此矩阵的每一行存储此多边形一个顶点的xy坐标。...此属性只支持2维标注矩阵。本例中的欧拉数均为1。 ‘Extrema’：8行2列矩阵，八方向区域极值点。...基于特定原则的区域选择：当你要基于特定准则条件选择某个区域时，将函数 ismember 和 regionprops 联合使用是很有用处的。...两个函数可以做到： L = bwlabel(BW); L = double(BW); 注意：虽然这两个函数从同一二值图像产生不同的标注矩阵，但是它们是等效的！

    2.2K20

    nature neuroscience：整合脑干和皮层功能结构

    因此，我们从每个区域的连接与脑干概况中回归了脑干加权程度（图3a）。这得到了一个 FC 矩阵，它表示脑干和皮质如何在其主导连接模式之外相互连接（图3a，中间）。...中间，这个脑干图（脑干到皮质 FC 的加权程度）从每个皮质区域的脑干 FC 模式中回归出来，得到一个 FC 残差矩阵（400 个皮质区域 × 58 个脑干核）。...使用上面描述的回归功能连接组，我们将皮质区域对的回归脑干连接概况关联起来，构建了一个皮质区域×区域相关矩阵，该矩阵表示两个皮质区域与脑干的功能连接有多相似（图5a）。...这个梯度与皮质-皮质连接的主功能梯度（也是使用扩散图嵌入得出；r =0.77，Pspin =0.0001；图5b）密切相关，这被认为描绘了从单峰（例如，涉及低阶功能的主要区域）到跨峰（例如，涉及高阶功能的关联区域...值得注意的是，FreeSurfer 衍生区域是大型的、细胞结构定义的大脑区域，不经过脑干特定的预处理，而间脑核是从 T1 图像定义的小型核，由于其大小和与血管和脑脊液 (CSF) 的接近性，确实经过脑干特定的处理

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    发育中的大脑结构和功能连接体指纹

    我们发现，62%的参与者可以通过后来的结构连接组与从较早时间点获得的初始连接矩阵的一致性来识别。相反，同一被试在不同时间点的功能连接体之间的相似性较低。...使用基于边界的配准，从T2w原生空间传播图谱和组织图谱。在原生fMRI空间中计算之前划分的每个roi与GM区域相交的平均时间序列。...功能连接(FC)计算为每对roi之间的皮尔逊相关性，得到大小为90x90的矩阵。选择Pearson相关性作为FC指标，以保持与以往指纹文献的一致性。...为了考虑由于在FC可识别性中使用不同的FC指标而产生的潜在影响，还利用每对roi之间的部分相关性构建了额外的功能连接矩阵，以控制其他roi中的信号。...该连通矩阵被二值化，并作为时间点2的连通矩阵的掩码，以确保在两个时间点之间比较相同的区域间连接。

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    R语言风险价值VaR（Value at Risk）和损失期望值ES（Expected shortfall）的估计

    因此，图2和3中的VaR约为110万元。 损失期望值（ES）是超出VaR的尾部预期值的负值（图3中的黄金区域）。因此，它总是比相应的VaR大。...通常被称为模拟方法的方法实际上只是使用一些特定数量的投资组合收益的经验分布。 使用单变量garch模型可以很好地估算VaR和ES。 R语言 对于VaR和ES ，R语言是非常合适的环境。...填充区域 您可能想知道如何填充图中的区域，如图3所示。窍门是使用该polygon函数。...价格历史记录中可能不包含其他风险，例如信用风险。 多元估计 当我们从资产级别开始时，VaR和ES在投资组合级别上都是一个风险数字。...r1 R1 + 1) 当然，还有其他选择，但是一些常用方法是： 历史的（使用最近一段时间内的经验分布） 正态分布（根据数据估算参数）并使用适当的分位数 t分布（通常假设自由度而不是估计自由度

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