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预算matlab代码 全卷积网络的半监督深度学习MICCAI 2017论文的正式实施 克里斯托夫·鲍尔（ Christoph Baur ，慕尼黑TU），沙迪·阿尔巴古尼（ Shadi Albarqouni） （慕尼黑TU），纳西尔·纳瓦布（ Nassir Navab ）慕尼黑（TU）和巴尔的摩JHU C. Baur和S. Albarqouni对这项工作做出了同等贡献 抽象的： 深度学习通常需要大量带标签的训练数据，但是注释数据既昂贵又乏味。 半监督学习的框架提供了使用标记数据和任意数量的未标记数据进行训练的方法。 最近，针对标准CNN架构对半监督式深度学习进行了深入研究。 但是，全卷积网络（FCN）为许多图像分割任务设定了最新技术。 据我们所知，目前尚无针对此类FCN的半监督学习方法。 在随机特征嵌入的帮助下，我们提出了用于半监督学习的辅助流形嵌入到FCN的概念。 在有关MS病变分割的艰巨任务的实验中，我们利用提议的框架进行域适应，并报告了相对于基线模型的实质性改进。 C. Baur和S. Albarqouni对这项工作做出了同样的贡献。 资源 要求 MATLAB 2017a（最后测试

如果说《javascript权威指南》是一本字典，那zakas这本《javascript高级程序设计》可以算是一本由浅入深的好读物。     如果入门js的话，我比较推荐这本，再搭配权威指南那本书，基本看完后，对js就有一定程度的深入了。     看下这本书的目录，大体上把js涉及到的概念都讲了一遍，而且非常通俗，至少在我对比权威指南这本书后，我是这么认为的。     书中涉及的概念基本涵盖了js的大部分内容，包括 作用域链、js数据类型、OOP对象在js中的实现、闭包、BOM和DOM模型、对变态IE的系列兼容的解决方案、事件流、还有xml、jason、E4X这些数据格式与js的交互操作简介、高级技巧的介绍(比如惰性载入)等等，大量的例子，配上详细的讲述，理解起来不会太费解，当然了，这本书你前后至少要翻上几遍......    看书的过程中会遇到蛮多问题的，你需要去goole找出答案。     说我自己的，在理解原型链的时候，作者在书中配出了相应的图，事后看来是非常粗糙的，但对当时入门的我来说，这样的简略恰恰帮我忽略不必要的东西。后来，我在看网上文章的过程中，特别是查阅了博客园的笨蛋的座右铭的博客(他的js系列文章，从内存的角度去解释js的实现原理和架构的时候)，我才发现当时我对原型链的理解是多么粗糙。     我觉得zakas在写这本书的时候，是考虑到入门的人的，我刚才举的那个配图的例子就是，虽然简略，但却非常直观，省略掉不必要的东西，帮助你快速建立对原型链的心理模型，反观权威指南，整本书我都没看到有没类似的配图，而且读起来，好像吃饭吃到沙一样（翻译问题）。      不管怎么样，虽然这本书叫《js的高级程序设计》，但我觉得是内容涉及的比较多，而且深而已，对初学者的门槛还是不高的，如果担心的话，再拉《javascript权威指南》陪着看好了，我就是这么做的。

DECAWAVE TREK1000官方源代码，基于STM32平台 CooCox编译器，可以移植到keil平台（本人已经实现）和EVK1000的区别是，TREK主要是定位。

DECAWAVE EVK1000官方源代码，基于STM32平台，CooCox编译器和STM32官方MX编译2种平台，可以自己移植到keil平台（本人已经实现）

QT的网络功能实现Socket,HTTP,FTP

LittleFS - 一个高度完整的嵌入式文件系统，断电恢复，资源占用少，擦写均衡

需要配合Qt（见我之前上传的）和mingw64

QT官方已经不再提供二进制版开发工具下载，需要从源码编译。这里提供的是官方源码6.1.3编译后的二进制文件，方便大家直接下载（设置环境变量即可使用qmake）；需要配合mingw64一起编译QT项目，该版本不包含Qt Creator

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