- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Deep learning进阶路
3-2 队列
3-2 队列 1、基本概念 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。
61340发布于 2019-07-02 3-2配置系统
.Net Core配置系统支持文件（Json、XML、INI）、注册表、环境变量、命令行、AZure Key Vault等。
19110编辑于 2026-06-17- 来自专栏Hank’s Blog
3-2 矩阵的子集
> x <- matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
80920发布于 2020-09-16 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-2 zookeeper 笔记
分布式系统的协调工作就是通过某种方式，让每个节点的信息能够同步和共享。这依赖于服务进程之间的通信。通信方式有两种：
64210编辑于 2022-05-17 - 来自专栏破晓之歌
JAVA入门3-2（未完，待续） 原
List（序列）、Queue（队列）可重复排列有序的，Set（集）不可重复无序。list和set常用。
51350发布于 2018-08-15 基于 Sim4Life 的个人化经皮脊髓电刺激（tSCS）建模与电场仿真教程
本教学以一个通用的临床研究流程为范例，逐步展示如何从医学影像出发，建立个人化的计算模型，并进行电场模拟分析。 完整工作流程主要可分为以下几个步骤:1.取得影像首先收集受试者的三维医学影像数据(例如:MRI或CT)，这些影像将作为建立个人化模型的基础2.将影像汇入Sim4Life将取得的影像数据汇入Sim4Life /github.com/ITISFoundation/medical-datasets/releases/)下载一小部分TotalSegmentatorMRI样本(编号s0287和s0288)二、开启Sim4Life 代表最终放置于人体体表的阴极与阳极电极八、建立低频奥姆准静态仿真1.电极刺激参数:频率:30Hz脉宽:每相1ms(双相波)波形:矩形波振幅:调整至诱发后根-肌肉反射的大小(通常为15-25V)2.求解器设置在Sim4Life 评估特定解剖部位的电场暴露程度模拟不同刺激波形所引发的神经生理反应测试多种电极配置与放置方式的影响研究电极与皮肤接触阻抗对结果的影响针对多名受试者进行重复模拟，以探讨个体间的差异性[注]本范例所对应的JupyterNotebook(Python脚本)可于Sim4Life
10310编辑于 2026-09-10Sim4Life 仿真闭环：从物理场求解到生物组织响应的深度评估
本文将承接前文，深入解析Sim4Life中负责生物学评估的核心模块——IT'IS组织特性数据库、灌注模型以及热损伤量化模型，帮你构建从“场”到“效”的完整仿真闭环。 Sim4Life内置了由IT'IS基金会维护的全球权威生物组织特性数据库，这是确保仿真贴近真实人体的基石。 智能化赋值与异质性映射在Sim4Life中，你可以一键将数据库参数自动分配给虚拟人群（ViP）模型的对应组织。 Sim4Life的热求解器（P-THERMAL）为此提供了先进的灌注和血管模型。 2.阿伦尼乌斯组织损伤模型除了CEM43，Sim4Life还提供基于生化动力学原理的阿伦尼乌斯模型。该模型直接评估蛋白质变性和酶失活等不可逆过程的速率。
9710编辑于 2026-08-10仿真驱动迷走神经刺激器：设计、优化与安全验证全流程
本文将详细拆解一个完整的迷走神经刺激器仿真工作流，看看如何借助Sim4Life平台，通过多物理场仿真完成从多尺度建模、电磁优化到安全验证的全过程。 通过将二维分割以受控方式挤出扩展为三维模型，并利用Sim4Life的非结构多域网格技术，在薄层和电极接触点附近进行了显式细化，确保了几何保真度。 二、电磁仿真与网格收敛分析在电磁仿真环节，材料属性直接调用了Sim4Life中经过严格质量保证的IT'IS组织属性数据库。 利用Sim4Life的生物热方程模拟器，团队评估了电力沉积引起的温度上升。与电磁仿真类似，这里也进行了细致的收敛分析和域截断效应调查。 更重要的是，通过Sim4Life的热剂量建模，瞬态温度过程被转化为与组织损伤阈值直接可比的指标，从而确保了器件具有足够的安全空间。
5700编辑于 2026-09-01- 来自专栏刷题笔记
3-2 数组元素的区间删除 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101225075 3-2 数组元素的区间删除 (20 分) 给定一个顺序存储的线性表，请设计一个函数删除所有值大于
1.1K30发布于 2019-11-08 Sim4Life 在医疗器械与植入式设备研发中的“建模—网格—解剖前处理”工具链解析
如果你做过射频线圈、经颅电/磁刺激（tES/TMS）、植入式神经/心脏器械、MRI安全评估（ISO10974），大概率绕不开Sim4Life。 本文把Sim4Life在设备设计场景下最值得关注的一组高级建模与前处理能力梳理一遍，重点不在求解器，而在“模型是怎么被造出来、摆进人体、离散化成可算网格的”。 工程意义：过去“影像分割→面网格→手工修CAD→进仿真”这一串要在3–4个软件间跳；在Sim4Life里可以端到端做完，并且保留与后续FDTD/FEM求解器的几何一致性。 二、Poser：让“虚拟人口（ViP）”动起来做真实使用场景仿真Sim4Life原生集成IT’IS的VirtualPopulation（ViP）高精度人体模型库，覆盖不同年龄、性别、BMI的25+全身模型 四、CAD投影+AI自动头部分割+10-10电极自动化这是近几年Sim4Life在脑刺激/EEG/tES/TMS/颞叶干扰方向上最强的增量能力。
10000编辑于 2026-08-25- 来自专栏万能的小草
pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数
假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。
1.5K10发布于 2020-02-17 告别“盲调”参数：Sim4Life量化模型如何重塑tPCS神经调控研发（附ITIS案例）
这项工作借助Sim4Life的能力，打通了解剖结构→电磁暴露→神经元级反应的全链路。这不仅是学术展示，更是一套可供工业界复用的数字化研发范本。 组织电磁与热学属性由 Sim4Life 自动分配，基于经过整理、可追溯且质量受控的 IT’IS 组织特性数据库，从而保证参数的一致性与科学可靠性。 对于最后一类情况，Sim4Life 提供了针对厚皮和薄皮电极–组织界面的预定义等效电路模型，用于更真实地再现刺激电流在皮肤–组织界面处的频率依赖失真和电荷分配。 它还确立了基于Sim4Life建模能力的个性化治疗计划工具的需求和方法论。 五、总结：Sim4Life提供的研发价值通过这项IT'IS的研究，我们可以清晰地看到Sim4Life在神经调控领域的定位：层级能力解决的工程痛点解剖层ViP模型库+AI分割模型不准，个体差异大，无法个性化物理层
22410编辑于 2026-06-15- 来自专栏帮你学MatLab
MATLAB智能算法30个案例分析(3-2)
神经网路部分 function err=Bpfun(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test) %% 训练&测试BP网络 %% 输入 % x：一个个体的初始权值和阈值 % P：训练样
1.1K50发布于 2018-04-18 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-2 jupyter notebook中的魔法命令
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍jupyter Notebook中的两个魔法命令%run和%time。
1.8K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏技术让梦想更伟大
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
1.5K61发布于 2020-07-03 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-2）—— 斑马纹、固定表头
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
4.6K10发布于 2019-07-19 - 来自专栏一叶知秋
奶爸级教学---webpack详细教学
今天手把手教学webpack，奶爸级教学，一键三连收藏起来吧。
2.2K20编辑于 2022-12-06 - 来自专栏Y大宽
基于合作教学的教学方法
写在前面： 关于合作教学内容很多，现在仅把德国进修所学的合作教学教学方法做一极简总结，其中都蕴含了合作教学的灵魂，愿有缘人得之，用之。稍后会整理合作教学相关其他内容。
1.9K10发布于 2018-12-13 - 来自专栏Soul Joy Hub
【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM
https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。它的主要目标是通过自回归的空白填充来进行预训练，以解决现有预训练框架在自然语言理解（NLU）、无条件生成和有条件生成等任务中表现不佳的问题。 具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。通过添加二维位置编码和允许任意顺序预测空白，GLM改进了空白填充预训练的性能。
99720编辑于 2023-08-28 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-2)
代码清单3-2 char c[10][10] = { "", //0 "", //1 "ABC", //2 "DEF", //3
33840编辑于 2022-11-30
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号