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该插件为 QtCreator 源代码编辑器添加了多编辑功能。

多重构建的例子 ES6 允许使用一种格式创作并可靠地转换为其他格式。 它还允许那些知道 的人能够在 ES6 中创作并摇动他们的应用程序，删除未使用的代码。 用 npm install -g broccoli-cli npm install broccoli build dist 现在您在/dist文件夹中拥有 AMD、CJS 和 Globals 版本，可以发布了。 人们可以消费它们： // cjs var A = require ( 'multi-build-test' ) . A ; //amd require ( 'multi-build-test/bees' , function ( queen , honey ) { } ) ; // es6 import { A } from "multi-build-test" ; ### Publishing to NPM Ther

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多平面重建使用VTK 使用 VTK-PYTHON 从 CT 扫描数据生成多平面重建。 在医学成像中，计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI) 提供人体的三维立体数据集，其中包含这些感兴趣的对象。 然而，从 CT 和 MRI 获得的数据包含许多不太感兴趣或没有兴趣的对象。 这使得没有预处理的体积渲染通常不可能或不准确。 此外，感兴趣的对象几乎不完全位于单个平面内。 出于诊断目的显示管状结构的一种方法是生成纵向横截面，以便在曲面中显示管腔、壁和周围组织。 此过程有时称为多平面重组 (MPR)。 在 linux 机器上安装 python-vtk 和 python： $sudo apt-get install python $sudo apt-get install libvtk5-dev python-vtk 要测试 python-vtk 是否正确安装，以下命令应启动 pyt

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对等丢失功能 此存储库是ICML2020接受的“”的Pytorch Pytorch实现。 所需的包装和环境 支持的操作系统： Windows，Linux，Mac OS X； 的Python：3.6 / 3.7; 深度学习库： PyTorch（需要GPU） 所需软件包： Numpy，Pandas，random，sklearn，tqdm，csv，火炬（如果要估计噪声转换矩阵，则需要Keras）。 实用工具 该存储库包括： :clipboard: 对等丢失功能的多类实现； :clipboard: 深度学习中的对等丢失功能； :clipboard: Peer Loss功能的动态调整策略可进一步提高性能。 运行详细信息（ 每个文件夹的README.md文件中都提到了MNIST，Fashion MNIST，CIFAR-10，CIFAR-100上具有不同噪声设置的对等丢失功能。 的工作流程 加权对等损失函数包括： 决策边界可视化 给定2D合成

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