1.打开数据与保存数据 (1)打开数据 ——可以将数据拖拽到3D Slicer应用窗口或者从菜单栏工具栏打开. ——多种方式加载大量数据. 有关DICOM数据,请参阅DICOM模块文档. 对于几乎所有其他(包括场景),您可以使用添加数据对话框. 有关支持的数据格式的列表,请参阅此列表. 请注意,仅部分支持列出的某些格式. ——对于一些更复杂的格式(特别是DWI),建议首先使用DICOM到nrrd转换器将DICOM数据转换为nrrd格式,然后将nrrd文件加载到Slicer中. 许多供应商正在使用

保存图形,用的是plt.savefig函数,只需要在保存图形之后,调用plt.close()关闭画布,就不会显示出来了: data.plot() outfile='image.png' plt.savefig(outfile) plt.close()

代码可直接运行 fn renderr = ( a=box() --新建一个立方体 ambientcolor = (color ) --设置环境光(搞不太懂,白的不出错就行) to do ( dis = i* i as string ca=TargetCamera pos:[,,dis] --设置摄像机位置 tobj=targetobject pos:[,,] --设置摄像机目标点的位置(ca 和 tobj的连线其实就是照相的方向,决定着之后以何种角度给房子 拍照渲染) ca.target=tob

聊聊近况: 距离上一篇文章已经过了好久,主要原因是我懒了.公司项目也到了开始优化的阶段,上网找的资料,看过了就忘.还是想把它整理一下,写出来.其实我说的东西,网上都有,我只是搬运工而已. 贴图压缩: Android平台使用ETC1格式压缩. 目前主流的Android机型基本都支持ETC1格式压缩.但ETC1只能支持非Alpha通道的图片压缩. 所以一般把RGB和ALPHA分离出来,r值,g值,b值从RGB图获取,a值从Alpha图里获取. 随着OPENGL ES 3.0的发布,etc2也出了,支

在管理软件研发过程中,特别是涉及项目管理或者生产计划方面,都需要一款类似微软project的控件对项目下的分解任务进行图形展示(甘特图).下面介绍一下在WindowsForm下如何实现类似微软project软件的甘特图?最终的效果如下所示: 1.VS2012创建一个Windows应用程序GanttChartControl,并添加甘特图控件库,结构如下: (注:此处甘特图控件是一款开源库,源码可从网上自行下载) 2.自定义任务类和资源类,代码如下: #region 自定义任务和资源类 /// <s

目录: 图的过滤 图视图 -- 组合图视图 名词解释: filter:过滤 mask:屏蔽 inverted parameter:倒参数 overhead:开销 minimum spanning tree:最小生成树 betweenness centrality: GraphView:一个类 regular graphs:正则图 图的过滤 graph-tool的一个很好的特性就是"动态"地过滤边或顶点. 过滤是指暂时地屏蔽顶点/边,实际上并不是真正地删除,可以很容易地恢复. 需要被过滤

from:http://blog.itpub.net/14780914/viewspace-588975/ 本文面向于那些软件架构师,设计师和开发人员,他们想使用 IBM® Rational® Software Architect 从 Java™ 源代码来逆向工程生成 UML 类和序列图. 逆向工程经常被用来从已有的源代码中以一种抽象模型 UML 格式来获得丢失的设计文档,其可以用来研究一个系统的静态结构和动态行为,并用于扩展新的特性到产品. 作者详细说明了使用 IBM Rational Sof

原文网址:http://www.it165.net/pro/html/201309/7170.html 想保存成绩.记录得分.保存账号密码等等?数据持久性可以做到这一点!这篇文章通过简单的程序,来分享一下如何使用plist来保存和读取数据,以供大家参考学习. 一.程序的主要功能 1. xib文件如图1所示. 图 1 2. 通过“保存”按钮将4个textField(ID.Name.Age.Class后面的输入框)的内容保存到plist文件中. 3.通过“读取”按钮将plist中的内容分别读取到4个

摘要 通过前面的基础学习,本章进入最为激动的机器人自主导航的学习.在前面的学习铺垫后,终于迎来了最大乐趣的时刻,就是赋予我们的miiboo机器人能自由行走的生命.本章将围绕机器人SLAM建图.导航避障.巡航.监控等内容展开.本章内容: 1.在机器人上使用传感器 2.google-cartographer机器人SLAM建图 3.ros-navigation机器人自主避障导航 4.多目标点导航及任务调度 5.机器人巡航与现场监控 2.google-cartographer机器人SLAM建图 主流的激

该文章转自https://blog.csdn.net/sinat_34474705/article/details/78995196 我在进行图像识别使用ckpt文件预测的时候,这个文章给我提供了极大的帮助,因此我决定把它记录下来. 原文链接A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models–by ANKIT SACHAN (英文水平有限,有翻译不当的地方请见谅) 在本教程中,我将介绍: - tensorflow模型是什

转自http://blog.csdn.net/timidsmile/article/details/8283319 #include"stdafx.h" #include <stdio.h> #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc, char *argv[]) { CvCapture* capture = cvCaptureFromAVI("C:\\me.avi"

// 视频存为图片.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // /*========================================================================= 名称:视频保存为图片 时间:2013.08 说明:把读取视频保存为图片形式 =========================================================================*/ #include "stdafx.h" #

目的: 相信大家对于使用Loadrunner测试后的结果分析详细程度还是有比较深刻的感受的,每个请求,每个事务点等都会有各自的趋势指标,在同一张图标中展示.如下图: 而Locust自身提供的chart趋势图缺很简单,如下图: 那么要达到Loadrunner对于每个请求的详细的描述,用locust能否实现呢? 答案是肯定的,那么我们想到就开始做! 思路: 我们整理一下思路,按照步骤去达到我们的目的: 1. 首先我们需要知道每个请求的响应时间 2. 我们需要把每个请求的响应时间进行数据整理和拆分 3

不多说,直接上干货! 说在前面的话  首先,查看下你的操作系统的版本. root@zhouls-virtual-machine:~# cat /etc/issue Ubuntu LTS \n \l root@zhouls-virtual-machine:~# Neo4j 是一个NoSQL的图形数据库(Graph Database).Neo4j使用图(graph)相关的概念来描述数据模型,把数据保存为图中的节点以及节点之间的关系.很多应用中数据之间的关系,可以很直接地使用图中节点和关系的概念来建模

不多说,直接上干货! 说在前面的话  首先,查看下你的操作系统的版本. root@zhouls-virtual-machine:~# cat /etc/issue Ubuntu 14.04.4 LTS \n \l root@zhouls-virtual-machine:~# Neo4j 是一个NoSQL的图形数据库(Graph Database).Neo4j使用图(graph)相关的概念来描述数据模型,把数据保存为图中的节点以及节点之间的关系.很多应用中数据之间的关系,可以很直接地使用图中节点和

texturepacker是一个碎图打包器,可以把小图合并成一张大图,并对大图做优化.我用的是特别版(只好用xx版了, 不然导出的图片会被变成红色),网盘下载,文件会提示有毒,我也是在网上找的,其实是补丁,放心用.把补丁放到 安装后的bin目录,并添加到杀毒软件信任名单,或者先关闭杀毒软件,运行补丁. 碎图打包只需把包含图片的文件夹拖到右边的Sprite就可以了. 注意导出格式选择如下图,点击工具栏上的Publishe就可以了,其它的默认. 这会导出一个lua文件和一个合成后的png图片,lua

“切图”是指通过测量设计稿,从设计稿中提取图片等方式为页面开发提供支持的过程. 整个“切图”过程主要分为以下五个主要步骤: 分析设计图: 测量元素: 提取图片: 保存图片: 图片优化与合并: 1.分析设计图 以前我做练习时,往往是拿起一份PSD设计稿,大致看上两眼就开始边敲代码边切了,后来踩了一些坑才意识到这样的做法效率低下.有时代码敲着敲着会突然发现,哎?这里有一个下拉菜单?或者有时发现,哎?这里是不是可以重用之前的代码?通常这样的后知后觉都令人追悔莫及,所以慢慢也要求自己事先要留个心眼.所以

使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件.有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练.这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据.看完本文,相信你一定会有收获! 1 Tensorflow模型文件 我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下: |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta | |--MyModel.data-00000-of-00001 | |--MyModel.in

本章目的:按照工程图出图步骤,更方便出具规范的工程图. 1.工程出图步骤 这是作者个人归纳的步骤,供同行业工程师参考完善. 以solidworks为例,工程出图步骤如下:1.1)打开绘制的3d零件图,进行3d图的GB基础设置:1.2)3d零件图(装配体图)转为工程图,进行工程图GB基础设置:1.3)选定合适图幅和比例,合理进行视图布局:1.4)标题栏的填写和3d图纸内容的关联:1.5)填写技术要求:1.6)进行全尺寸标注:1.7)公差和行位公差的标注:1.8)质量特性重要度标注:1.9)其他.

在TensorFlow中,保存模型与加载模型所用到的是tf.train.Saver()这个类.我们一般的想法就是,保存模型之后,在另外的文件中重新将模型导入,我可以利用模型中的operation和variable来测试新的数据. 什么是TensorFlow中的模型 首先,我们先来理解一下TensorFlow里面的模型是什么.在保存模型后,一般会出现下面四个文件: meta graph:保存了TensorFlow的graph.包括all variables,operations,collectio

1.summernote富文本编辑器 summernote是一款基于bootstrap的富文本编辑器,是一款十分好用的文本编辑器,还附带有图片和文件上传功能. 那么在我们网站中想吧这个图片上传到服务器指定文件夹中,就要在选择图片是进行ajax移动图片. 1.1了解summernote本身图片保存方式. summernote默认保存的是图片的base64数据,并没有存储图片文件. 2.进行summernote图片的保存 Html代码: <!DOCTYPE html> <html lang=