Drive训练20张，测试20张 Chase训练20张，测试8张

我在摩根大通（JPMorgan Chase）虚拟实习期间所做的工作： 注意：此文件列出了我在虚拟实习期间学到的知识和所做的一切。 不幸的是，为了避免窃，我无法将代码发布到公共仓库中。 任务1 设置环境，并根据说明运行服务器和客户端。 我个人决定使用Python虚拟环境-有些软件包我不想在系统范围内安装。 而且，它使代码更易于移植。 买入价与股票价格相同，因此将其更改为： 修改客户端中的getDataPoint以返回正确的价格 在客户端修改getRatio 修改客户端中的Main以打印正确的价格。 奖励任务：编写单元测试：（我在奖励任务中学到了更多！） 使用“构建行为声明”模型 构建：带有虚拟日期的模拟方案 行动：进行操作并调用函数 断言：确保输出符合我们的期望。 我编写了一些附加的单元测试，以测试最高卖价为零时和最高买价为零时的代码。 编写补丁文件： 修补程序文件可以

用于视网膜的分割，亲测运行过没有问题。 DRIVE数据集的训练集和验证集‘1st_manual’ 并未被官方提供，但我提供了分为training.zip和test.zip。 CHASE DB1 的训练集和验证集也提供了chase_db1.zip HRF数据集:下载 healthy.zip glaucoma.zip, diabetic_retinopathy.zip, healthy_manualsegm.zip, glaucoma_manualsegm.zip 以及 diabetic_retinopathy_manualsegm.zip 。 在mmsegmentation这个架构里面可以直接运行，mmsegmentation架构不会使用的在浏览器搜索教程 使用时记得转换格式，首先创建data 如python tools/convert_datasets/drive.py data/training.zip data/test.zip python tools/convert_datasets/chase_db1.py data/CHASEDB1.zip

语言:English (United States) 在每个选项卡背景上均包括视频明星Cory Chase的高清壁纸图像。 安装此扩展程序可在每个新选项卡上获得CORY CHASE的高清图像！ 我们始终会更新图像，因此请随时检查...我们将为您提供5星评级！ 如果您有任何疑问或反馈，请发送电子邮件至info@newtabgallery.com。通过我们的扩展程序，您可以获得：1：高分辨率的新标签页体验2：简单，清晰的视图！ 没有无用的工具，图块或小部件！ 3：从新标签页中进行简单，直接的搜索

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Chase 算法是Turbo 乘积码（TPC）软判决译码中常采用的算法之一。分析了传统Chase 算法中寻找竞争码字对译码复杂度的影响，在此基础上提出了两种新的简化译码算法，省去了寻找竞争码字的过程。仿真结果表明，简化算法在基本保持传统Chase 算法译码性能的基础上，降低了译码复杂度，提高了译码速度。

针对Turbo乘积码译码延时的问题，提出一种基于校验子的Turbo乘积码译码算法（S-TPC），该算法根据校验子的值采取不同方式对每行（列）进行译码，节省了一部分校验子为0的码字的硬判决译码运算量。仿真结果表明，S-TPC（32，26）在迭代4次时，能在不降低译码性能的情况下，减少近50%的计算量。

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28 张分辨率为999 × 960的彩色眼底图像，分别采集于 14 位学 龄儿童的左右眼的视网膜图像。