官方离线安装包,测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装
2022-01-03 21:01:49 10KB rpm
NCRF 该存储库包含用于重现论文主要结果的代码和数据: 如果您发现代码/数据很有用,请引用以上文章: @inproceedings{li2018cancer, title={Cancer Metastasis Detection With Neural Conditional Random Field}, booktitle={Medical Imaging with Deep Learning}, author={Li, Yi and Ping, Wei}, year={2018} } 如果您有任何疑问,请将其发布在github问题上或发送电子
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PowerPoint Slide Show Converter将ppt转化为exe可执行文件
2021-11-30 20:25:45 4.21MB ppt exe
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psd2pptx 将 Photoshop (PSD) 图层转换为 PowerPoint (PPTX) 幻灯片 抽象的 这是一个小型 Node 实用程序,用于将 Photoshop (PSD) 图形文件的图层转换为 PowerPoint (PPTX) 演示文稿的幻灯片。 其目的是在 Procreate(在 iPad 上)等应用程序中将幻灯片手绘为单独的透明图层,并将图层转换为平面幻灯片,以便通过 PowerPoint 进行常规演示。 安装 $ npm install -g psd2pptx 用法 在您喜欢的图形程序(例如 iPad 上的 Procreate)中使用通常的屏幕尺寸(如 1920x1080)创建图像。 创建一个名为Canvas的组(或您稍后指定为选项-c / --canvas )并在那里创建具有不透明底层和零个或多个透明堆叠层的背景画布。 通过为每张幻灯片创建一个组和一个透明
2021-10-16 13:36:31 16.04MB slide photoshop convert psd
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转换组织病理学/细胞病理学机器学习任务的助手 主流程 扫描一些WSI。 使用WSI注释工具进行一些注释。 (和 , 现在可参见了解详情。) 然后wsiprocess帮助将WSI +注释数据转换为补丁和易于使用的注释数据。 将为您提供GUI。 有关请参见 ,以及在已修补图像和从原始WSI加载之间进行。 安装 点用户 安装或 。 有关安装提示,请参见[wiki]。 安装wsiprocess pip install wsiprocess Anaconda用户 # Only for python 3.6 or higher conda install -c tand826 wsiprocess 文献资料 例子 作为python模块 请参阅以检查流。 基本用法 import wsiprocess as wp slide = wp . slide ( "xxx.tiff" ) annot
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当鼠标悬停、离开时,焦点图暂停、开启自动播放 鼠标悬停在小圆点,修改当前圆点的显示样式,切换到对应的图片
2021-10-13 13:03:29 261KB slide()功能实现
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spose.Slides是一个独特的可用于PowerPoint管理的控件,用户无需使用Microsoft PowerPoint即可在应用程序中对Microsoft PowerPoint文件进行读写以及操作。Aspose.Slides是第一个能在用户的应用程序中对PowerPoint文档进行管理的组 没测试过,好用不好用.请给留言.
2021-10-13 11:34:30 8.43MB Aspose.Slide
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本项目使用了CocosCreator 2.2.0版本实现,项目语言为TypeScript(容易理解),寻路为A*寻路。 内有Readme.pdf 解释Staggered,Diamond,Slide 三种地图的坐标换算公式 如果没有安装CocosCreator, 可以把Example资料夹放到Apache/nginx/NodeJs 等web server即可运行预覧效果!
2021-09-01 11:19:45 1.35MB CocosCreator H5 寻路算法 TypeScript
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Animation-Slide-Panel-main
2021-08-21 15:04:01 1.19MB Animation-Slide-
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全球首个临床级病理AI系统原始码及复现。 介绍: 官方Github : : 个人补充部分 数据集下载。自己申请的,可直接使用, 50G左右。下载,密码: i8fv 数据集准备。官方接口需要指定格式,参考code/README.md 。这里我自己写了一个脚本,见code/dataPrepare_for_CNN.py和code/dataPrepare_for_Rnn.py ,改一下相关路径就好。 训练及测试。将官方代码改成单机数据并行训练,加速训练,单GPU也无需更改代码。具体运行命令,参考code/README.md 具体代码运行流程 运行: code/dataPrepare_for_CNN.py ,生成MIL所需的数据 运行code/MIL_train.py和code/MIL_test.py (很慢) 运行: code/dataPrepare_for_Rnn.py ,生成RNN所需的数据
2021-08-17 22:13:19 985KB 系统开源
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