颜色分类leetcode-skin-data-augmentation:论文“皮肤病变分析的数据增强”的源代码-ISIC皮肤图像分析研讨会@M

颜色分类leetcode 皮肤病变分析的数据增强 该项目包含“皮肤病变分析的数据增强”中描述的所有实验的源代码。 抽象的 深度学习模型在自动皮肤病变分析中显示出显着的结果。 然而，这些模型需要大量数据，而带注释的皮肤病变图像的可用性通常是有限的。 数据增强可以通过转换输入图像来扩展训练数据集。 在这项工作中，我们研究了 13 个数据增强场景对在三个 CNN（Inception-v4、ResNet 和 DenseNet）上训练的黑色素瘤分类的影响。 场景包括传统的颜色和几何变换，以及更不寻常的增强，例如弹性变换、随机擦除和混合不同病变的新型增强。 我们还探索了测试时数据增强的使用以及数据增强对各种数据集大小的影响。 我们的结果证实了数据增强在训练和测试中的重要性，并表明与获取新图像相比，它可以带来更多的性能提升。 在不使用外部数据的情况下，黑色素瘤分类的最佳方案的 AUC 为 0.882，优于使用额外数据训练的 2017 年 ISIC 挑战赛的最高提交 (0.874)。 项目设置 使用pip3 install opencv-python安装 OpenCV。 运行pip3 install

leetcode2sumc-leetcode_journey:挑战完整的leetcode，每周至少一题！

leetcode 2 sum c 提高效率，专注解题 这个代码库是本人自己挑战leetcode训练的过程记录。但我觉得这里有一些做法是值得新手来关注和使用的，它们可以帮助你专注解题的实现，减少时间浪费在不必要的环节上。ps，虽然我是写C++的，不过下面所讲的三个思想是普适的，你可以在别的语言里运用它们来帮助你高效应对leetcode训练。 快速创建代码模板 以题目ZigZag Conversion为例，只需在网页上复制题目的名字，然后到命令行里运行python create_file.py ZigZag Conversion，则可以生成一个空的测试文件以及一个模板代码文件ZigZag_Conversion.cpp，cpp的内容如下： #include "comm_header.h" int main() { int test_cases = input<int>(); for (int i = 1; i &lt;= test_cases; ++i) { cout &lt;&lt; "Nice! Pass case " &lt;&lt; i &lt;&lt; endl; } cout &lt;&lt; "Excellen

harmonyos2-harmony-tui:Harmony节点的基于文本的用户界面

和声2 和谐-途易 Harmony 节点的基于文本的用户界面。 Harmony-TUI 目前显示以下信息 部分 - 和谐区块链 连接的对等点 领导一地址 当前纪元号 各个阶段的最近时间戳 部分 - 和谐节点 和谐节点二进制版本 本地节点的 ShardId 用户一个账户余额 部分 - 当前块 当前区块号 当前块的大小（以字节为单位） 当前区块的哈希值 状态根 区块时代 签署最后一个区块的签名者数量 部分 - 系统统计 CPU 使用率百分比 系统内存/RAM使用情况 已用磁盘空间 部分 - 验证器日志此部分显示验证器日志文件 依赖关系 运行在 localhost:9000 上的和谐节点 运行和谐节点所需的共享库 Harmony TUI 二进制文件应与 Harmony 节点二进制文件位于同一目录中 构建并运行harmony-tui 二进制文件 从源代码构建 克隆存储库 - git clone git@github.com:harmony-one/harmony-tui.git cd harmony-tui 调用make为本地平台构建和声 tui 二进制文件或为 linux make buil

leetcode凑硬币-leetcode-JS-:记刷LeetCode进度

leetcode 凑硬币 内容来源： 一起来刷 LeetCode :D 1.二叉树：大多使用递归的方式左右两个元素向下递归 1.1 计算二叉树最大深度 var maxDepth = function(root) { if (root == null) return 0; return 1 + Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)); }; 1.2 将二叉树以二维数组形式表现 var levelOrder = function(root) { let ans = []; helper(root, ans, 0); return ans; }; function helper(node, ans, i) { if (node == nuull) return; if (i == ans.length) ans.push([]); ans[i].push(node.val); helper(node.left, ans, i + 1); helper(node.right, ans, i + 1); } //

leetcode跳跃-leetcode:leetcode

leetcode 跳跃 字符串处理滑动窗口，定义[i,j) 左闭右开，可以向左右滑动。那么就可将复杂度大大降低，从O(N^3)下降到O(2*N)，原因为每个index扫过i和j各一次。时间复杂度O(N)，空间复杂度O(N). 优化滑动窗口，就是将一边不是一个一个加，是跳跃者加（容易想起跳跃表），那么就可以将复杂度的常量继续下降. 注意边界的处理. 二分复杂的O(n+m)，要求复杂度log，i为数组nums1的分割，分割为nums1[i-1]和nums1[i];j为nums2的分割，分类讨论： case1: m+n长度为偶数： i + j = m - i + n - j j = (m + n) / 2 - i 中位数为：(max(A[i-1],B[j-1]) + min(A[i],B[j]))/2 case2: m+n长度为奇数，定义左半部分比右半部分多1： i + j = m - i + n - j + 1 j = (m + n + 1) / 2 - i 中位数为：max(A[i-1], B[j-1]) 回文对称性，枚举中心节点的方式来处理，复杂度O(N^2)，空间复杂度O(1) 模拟

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java lru leetcode :pencil: 使用 Java 的 Leetcode 解决方案 更新时间：2019-12-27 22:19:12 自动创建 我已经解决了132 / 1196 个问题，但仍有208 个问题被锁定。 如果你想使用这个工具，请按照这个 如果您有任何问题，请给我一个。 如果你喜欢在leetcode中解决问题，请联系我一起享受！ （笔记： :locked: 意味着你需要从 Leetcode 购买一本书来解开这个问题） # 标题 源代码 文章 困难 1 简单的 2 中等的 3 中等的 4 难的 5 中等的 6 中等的 7 简单的 8 中等的 9 简单的 10 难的 11 中等的 12 中等的 13 简单的 14 简单的 15 中等的 16 中等的 17 中等的 18 中等的 19 中等的 20 简单的 21 简单的 22 中等的 23 难的 24 中等的 25 难的 26 简单的 27 简单的 28 简单的 29 中等的 30 难的 31 中等的 32 难的 33 中等的 34 中等的 35 简单的 36 中等的 37 难的 38 简单的 39 中等的 40 中等的 41 难的 42

学生生活满意度量表与皮尔斯-哈里斯自我概念量表联合分析

学生生活满意度量表和 Piers-Harris 自我概念量表的联合分析学校心理学第 31 卷。1994 年 10 月 学生生活满意度量表和 PIERS-HARRIS 自我概念量表的联合分析 E. SCOTT HUEBNER 大学这项研究调查了儿童生活满意度量表、学生生活满意度量表 (SLSS; Huebner, 1991a) 和广泛使用的自我概念量表 Piers-Harris 自我概念量表 (皮尔斯，1984 年）。 相关性和回归分析表明，与其他 Piers-Harris 分量表相比，SLSS 与 Piers-Harris 幸福和满意度分量表之间的关系更强。 联合主成分分析的结果还揭示了 SLSS 与 Piers-Harris 幸福和满意度分量表之间的可预测重叠。 讨论了对未来研究的影响。 近年来，关于成年人的幸福感、生活满意度和其他积极幸福感指标的研究蓬勃发展（Andrews &amp; Robinson，1991）。 例如，Diener (1984) 报告说，在 1968 年到 1983 年之间出现了 700 多篇这样的文章。幸福和生活满意度研究对精神病理学的研究做出了贡献（Fri

可教育智障儿童皮博迪个体成就测验的收敛效度和判别效度

Convergent and discriminant validity of the peabody individual achievement test with educable mentally retarded children CONVERGENT AND DISCRIMINANT VALIDITY OF THE PEABODY INDIVIDUAL ACHIEVEMENT TEST WITH EDUCABLE MENTALLY RETARDED CHILDREN JAMES E. YSSELDYKE, DAVID A. SABATINO AND JOSEPH LAMANNA The Pennsylvania State University Assessment of the academic achievement of mentally retarded children creates rather unique problems for the school psychologist. Group measures that have d

行为障碍人群的 Woodcock-Johnson 和 WISC-R 之间的相关性

Correlations between the Woodcock-Johnson and the WISC-R for a behavior disordered population Psychology in rhe Schools Volume 21 , October, I984 CORRELATIONS BETWEEN THE WOODCOCKJOHNSON AND THE WISC-R FOR A BEHAVIOR DISORDERED POPULATION LEADELLE PHELPS MARTIN R O S S 0 SHARON LEE FALASCO University of Missouri-Columbia Missouri Northeast Regional University of Missouri-Columbia Youth Center Medical Center Correlations between the Woodcock-Johnson Test of Cognitive Abilities (WJ