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深度重建:基于深度学习的图像重建

深度重建 来自四川大学的博导张意老师曾经介绍了CT重建的基本原理和经典方法,CT重建的原理和现状。...深度重建(DeepRecon) ? 在基于深度学习的CT图像重建问题中,已经有若干个工作被刊载。 下面将主要介绍两个我们课题组关于深度重建的论文。...:效果比对 第二种架构:LEARN idea 相比后处理的方法,迭代重建方法因为在迭代过程中会用到真实的投影数据,因此重建结果在理论上将会更精确。...前4种方法为迭代重建方法,FBPConvNet为基于后处理的深度学习方法。 图5显示了一组腹腔数据重建结果的局部放大,其中 (a) 是正常剂量的CT图像。...本文主要介绍了我们课题组的深度重建工作。从结果可以看出,基于深度学习的CT图像重建方法在图像质量上要优于传统的重建算法。因此,在未来,深度学习和医学图像重建的联系将会越来越紧密。

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Elasticsearch 重建索引

此时,我们需要做的就是重建索引。 2. 重建索引的使用场景 至少在以下场景需要重建索引。 2.1. 生成索引方式变更 如上所述,因为新的词库的添加,导致历史数据需要按照新的索引生成方式来生成索引。...此时,重建索引就是唯一的选择了。 2.2. 切分数据 对于已有 ES 集群,数据量庞大到一定程度或因为其他业务上的原因,往往需要将已有数据按照一定的规则进行切分到多个不同的索引中。...这样的过程通过重建索引来实现是非常容易得。...此时也是不得不进行索引的删除重建工作的。 3. 重建索引的过程 对于线上业务来说,我们不能简单暴力地删除已有索引 -> 创建新索引 -> 导入数据的方式来重建索引,这样将严重影响到业务的使用。...正确的流程是: 创建新索引 批量从原索引中将数据导出到新索引中 数据导入完成后,通过 ES 别名机制进行索引切换 删除旧索引 这样就实现了索引的平滑重建。 4.

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场景重建——将你看到的通过脑信号重建出来

如果告诉你,第二行的图借由fMRI重建的图片,你是否会被惊掉了下巴?是的,人眼看到的东西已经可以被重现。 这次研究者建立了可以从fMRI中重建高分辨率图像的方法。...可喜的是,由于DM和LDM等最新算法的出现,生成具有高语义保真度的高分辨率图像更加容易实现,但此前还没有研究把这一类工具用在视觉重建领域。...二人的研究提出了极具前景的基于人脑活动的图像重建方法,并为理解DM(扩散模型)这一全新方法提供了一个新的框架。...研究中,用于重建图像的模型是近一年多在图像生成领域炙手可热的潜在扩散模型(LDM)——Stable Diffusion。...然后,将这些潜在表征作为输入,就生成了重建后的图像Xzc。 值得一提的是,对初级视觉皮层的早期研究,大大促进了人类对大脑工作机制的理解。

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根据身高重建队列

406.根据身高重建队列 力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height 假设有打乱顺序的一群人站成一个队列...3,2],[1,4],[6,0]] 提示: 1 <= people.length <= 2000 0 <= hi <= 10^6 0 <= ki < people.length 题目数据确保队列可以被重建...以图中{5,2} 为例: 406.根据身高重建队列 按照身高排序之后,优先按身高高的people的k来插入,后序插入节点也不会影响前面已经插入的节点,最终按照k的规则完成了队列。...关于本题使用数组还是使用链表的性能差异,我在贪心算法:根据身高重建队列(续集)中详细讲解了一波 总结 关于出现两个维度一起考虑的情况,我们已经做过两道题目了,另一道就是135. 分发糖果。

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RabbitMQ--索引重建

在这种情况下,日志文件中可以看到如下类似的日志信息: 从日志的字面意思来看是需要进行索引的重建工作,那么,什么时候需要进行索引的重建,什么时候不需要进行索引的重建?索引重建具体是怎样进行的呢?...上述所说的几个文件,这里统称为recovery文件,这些文件存在的目的就是方便快速的完成索引重建。...;否则,则需需要遍历读取所有的消息文件(*.rdq)、队列的索引文件(*.idx)来完成索引的重建工作。...这种情况下,recovery文件会加载失败,因此就需要遍历所有的消息文件与队列索引文件进行索引的重建。 在分析相关源码后,发现,这种情况下的索引重建,队列索引文件(*.idx)会被读取两次。...【总结】 尽可能优雅(正常)的关闭rabbitmq,这样启动时就不会有索引重建的耗时工作了。

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MySQL之重建

MySQL之重建表 在MySQL中,如果我们对大表频繁进行insert和delete操作,那么时间一长,这个表中会出现很多"空洞",也就是表碎片。...在这种情况下,往往需要对表进行重建,从而释放这些空余的空间,让数据变得"紧凑些",如下: ?...这个重建表的过程,在MySQL5.5之前,它的执行逻辑是下面这样的: 1、假设原表是A,新建一个表table B,和表A的表结构保持一致 2、按照主键顺序,将表A的数据一行一行的读出来,插入到表B里面...在MySQL5.5之前,我们使用临时表作为重建的中间介质,在MySQL5.6之后,我们使用临时文件作为重建的中间介质,这里说说这个临时表和临时文件的区别。...2、inplace方案进行的表重建操作,都是Online DDL么?

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goldengate classic extract在什么情况需要重建以及如何重建

【什么情况需要重建抽取进程】 1、对于RAC增加与删除节点后出现RAC线程与OGG线程不一致. 2、对于抽取进程所在的文件系统损坏或者被删除的情况,这个重建需要依赖应用进程或者传输进程,需要具体问题具体分析...(如果文件损坏或误删除,大概率传输也会遭殃(具体情况具体分析),所以依赖应用进程比较靠谱) 【重建抽取进程--增加与删除节点大概步骤】 1、对于删除节点后,此线程对应日志必须extract完成,才能停止...对于单纯重建extract的,以下步骤也是适用的.与上面新加与删除节点原理都是一样的.对于非静态系统的执行2-9步骤,如果是静态系统的话,等待extract无延迟后,直接执行6,9的2个步骤,不存在更新...3、如果源端无法恢复或者已删除,则需要重建抽取进程并重新初始化. 4、如果不考虑数据可以丢失的情况,如果可以丢失的话,重建抽取进程使用begin now....extract --本次以IO Time:2018/03/20 10:33:18.000.000来重建源端的extract,往前推2小时,目标replicat通过aftercsn来跳过重复事务.

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3D人脸重建:从基础知识到识别重建方法!

| 如何快速入门三维重建(计算机视觉)? 大家好!我叫Leo。 以我个人的经验来看,首先找一篇有实现代码的经典文章来入手是最有效的方法。...一般情况下,先要我们亲自研读代码并执行程序,甚至有时候需要重写一遍该经典文章的算法,这些都会让我们能更快熟悉相关三维重建算法的技术实现,毕竟三维重建是应用技术,即使做科研也需要有具体的代码实现,把我们的重建结果展示出来才能让更多人信服...当然还需要找准一个方向,无论是准备做科研还是去找工作,三维重建在实际应用中是有不同的方向的:比如自动驾驶和机器人里三维重建叫SLAM,计算机视觉里还有基于DL的三维重建,还有对于人体的三维重建,对于人脸的三维重建...,对于各种物体的三维重建,对于室内场景的三维重建等等......那么,在这之前 给你3天时间,去精读一篇三维重建Paper,并成功复现代码,你能完成吗?

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在Oracle中,索引是否必须定期重建?索引重建有哪些影响?

题目部分 在Oracle中,索引是否必须定期重建?索引重建有哪些影响? ♣ 答案部分 一般而言,极少需要重建B树索引,基本原因是B树索引很大程度上可以自我管理或自我平衡。...重建索引不会对聚簇因子产生影响,要改变聚簇因子只能通过重组表的数据。...若是重建索引,则建议对以下的索引进行重建: ① 在分析(ANALYZE)指定索引之后,查询INDEX_STATS的HEIGHT字段的值,如果HEIGHT>=4即索引深度超过3级,那么最好重建(REBUILD...)这个索引,但是如果这个值一直保持不变,那么这个索引也就不需要重建。...l 无需重建索引结构,而是尽快地合并索引叶块,这样可避免系统开销过大。 如果将索引转移到其它表空间,那么需要重建索引。 综上所述,Oracle强烈建议不要定期重建索引,而应使用合适的诊断工具。

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MySQL索引重建?如何操作?

两周没有更新文章了,最近一直在忙”人生大事”,毕竟人这一生,除了工作、上班还有其他几件重要的事情,而且也是每个人都必须要经历的,走完了,也就走完了…… 言归正传,在日常数据库管理中,经常会遇到索引重建的需求...,针对MySQL数据库,不像Oracle数据库中有支持索引重建的语法(ALTER INDEX … REBUILD),在MySQL数据库中,重建索引具体有哪些方案呢?..., OPTIMIZE TABLE也可以对索引进行重建,官方文档的介绍如下: OPTIMIZE TABLE uses online DDL for regular and partitioned InnoDB...-------+ 1 rows in set (0.00 sec) 从上述结果可以看到,表的创建时间变成了2021-11-09 13:53:53; 在网上有种说法说ANALYZE TABLE方法也可以重建索引...,经过测试,发现ANALYZE TABLE是不会对索引进行重建的,发现ibd文件没有变化,表的修改时间/状态更改时间也没有变化。

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Python算法——树的重建

Python中的树的重建算法详解 树的重建(Tree Reconstruction)是一种从给定的遍历序列中恢复原树结构的算法。...在本文中,我们将讨论树的重建问题以及常见的重建算法,包括先序遍历和中序遍历序列重建二叉树,以及层序遍历序列重建二叉树。我们将提供Python代码实现,并详细说明每个算法的原理和步骤。 1....先序遍历和中序遍历序列重建二叉树 给定一个二叉树的先序遍历序列和中序遍历序列,我们可以通过递归地进行树的重建。...层序遍历序列重建二叉树 给定一个二叉树的层序遍历序列,我们可以使用队列来逐层构建树结构。队列中的每个元素代表一个树节点,我们按照层序遍历的顺序依次将节点加入队列,并根据队列中的顺序建立树的连接关系。...,分别使用先序遍历和中序遍历序列,以及层序遍历序列重建二叉树。

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