查看医学影像文件软件

Mango

Mango官网下载

直接点击Mango.jar 可打开软件。

可能出现的问题： XXis not marked as executable. it may be dangerous to run. 程序无法执行问题。

解决方法：

右键文件，属性--->权限--->勾选允许作为程序执行文件

或者

修改权限
输入
sudo chmod 777 XXX（XXX为文件名，777表示给所有用户赋予对该文件的执行、读、写权限）

Mango User Guide

Mevislab

官网地址：Mevislab
医疗软件Mevislab使用

参考文献

关于Ubuntu下XXis not marked as executable. it may be dangerous to run. 程序无法执行问题

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/246814.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

ubuntu下终端提示符设置

ubuntu下终端提示符设置

PS1变量 修改/ect下bash.bashrc文件PS1变量 \d ：代表日期，格式为weekday month date，例如：”Mon Aug 1” \H ：完整的主机名称。例如：我的机器名称为：fc4.Linux，则这个名称就是fc4.l…
阅读更多...
Learning from Imbalanced Classes

Learning from Imbalanced Classes

数据不均衡 数据不平衡是一个非常经典的问题，数据挖掘、计算广告、NLP等工作经常遇到。该文总结了可能有效的方法，值得参考： 1.Do nothing. Sometimes you get lucky and nothing needs to be done. You can train on the so-called natural …
阅读更多...
Tensorflow官方文档---起步 MNIST示例

Tensorflow官方文档---起步 MNIST示例

Tensorflow •使用图 (graph) 来表示计算任务. • 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. • 使用 tensor 表示数据. • 通过 变量 (Variable) 维护状态. • 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据 综述 Ten…
阅读更多...
Git 版本管理

Git 版本管理

相关文章 版本管理 github访问太慢解决方案 Material for git workshop GitHub秘籍 安装-Git版本管理 Git官网安装说明 Linux 系统安装 # 如果你的 Linux 是 Ubuntu: $ sudo apt-get install git-all# 如果你的 Linux 是 Fedora: $ sudo yum install git-all 如果是其他…
阅读更多...
tensorflow:Multiple GPUs

tensorflow:Multiple GPUs

深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集 tensorflow中使用指定的GPU及GPU显存 Using GPUs petewarden/tensorflow_makefile tf_gpu_manager/manager.py 多GPU运行Deep Learning 和 并行Deep Learning（待续） Multiple GPUs 1. 终端执行程序…
阅读更多...
Tensorflow一些常用基本概念与函数

Tensorflow一些常用基本概念与函数

参考文献 Tensorflow一些常用基本概念与函数 http://www.cnblogs.com/wuzhitj/archive/2017/03.html Tensorflow笔记：常用函数说明： http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52805444 Tensorflow一些常用基本概念与函数（1&#…
阅读更多...
ubuntu16.04 Nvidia 显卡的风扇调速及startx的后果

ubuntu16.04 Nvidia 显卡的风扇调速及startx的后果

问题描述 #查看nvdia GPU 显卡状态 watch -n 10 nvidia-smi 发现显卡Tesla k40c的温度已经达到74，转速仅仅只有49%。 查看Tesla产品资料，Tesla K40 工作站加速卡规格 ，可知 所以需要调整风扇速度来降温。 然而官方驱动面板里也没有了风扇调…
阅读更多...
Python函数式编程－map()、zip()、filter()、reduce()、lambda()

Python函数式编程－map()、zip()、filter()、reduce()、lambda()

三个函数比较类似，都是应用于序列的内置函数。常见的序列包括list、tuple、str map函数 map函数会根据提供的函数对指定序列做映射。 map函数的定义： map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list map()函数接收两个参数，一个是函…
阅读更多...
Python函数之 ceil, floor,round

Python函数之 ceil, floor,round

Ceiling是向上取整 floor是向下取整 Round是四舍五入的 ceil 描述 ceil() 函数返回数字的上入整数 ceil()：将小数部分一律向整数部分进位。 #!/usr/bin/python import math # This will import math moduleprint "math.ceil(-45.17) : ", math.cei…
阅读更多...
Python如何将列表分成均匀大小的块？

Python如何将列表分成均匀大小的块？

均匀大小的块 def chunks(l, n):"""Yield successive n-sized chunks from l."""for i in range(0, len(l), n):yield l[i:i n] import pprint pprint.pprint(list(chunks(range(10, 75), 10))) [[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],[2…
阅读更多...
Kaggle : Using a Convolutional Neural Network for classifying Cats vs Dogs

Kaggle : Using a Convolutional Neural Network for classifying Cats vs Dogs

数据下载 https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data Part 1 - Preprocessing #Package Requirements #!/usr/bin/python2 # -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 # working with, mainly resizing, images import numpy as np …
阅读更多...
李宏毅机器学习课程1~~~Introduction Regression

李宏毅机器学习课程1~~~Introduction Regression

机器学习介绍 机器学习就是要找一个函数。 机器学习的三大要素框架：训练集，函数集（模型集），损失函数集。 机器学习图谱 AI训练师的成长之路。 1. 梯度下降法的理解Gradient Descent 参数变化的方向就是损失函数减少的方…
阅读更多...
李宏毅机器学习课程2~~~误差从哪里来？

李宏毅机器学习课程2~~~误差从哪里来？

Stanford机器学习—第六讲. 怎样选择机器学习方法、系统 误差来源 误差主要来自于偏差和方差。 数学上定义： 通过covariate X 预测 Y ，我们假设存在如下关系： Y f(X) ϵ 满足正态分布均值为0 方差σϵ 模型预测错误定义为： …
阅读更多...
李宏毅机器学习课程3~~~梯度下降法

李宏毅机器学习课程3~~~梯度下降法

梯度下降法描述 梯度下降法是为了找到最优的目标函数，寻找的过程就是沿着损失函数下降的方向来确定参数变化的方向。参数更新的过程就是一个不断迭代的过程，每次更新参数学到的函数都会使得误差损失越来越小，也就是说学习到的参数函数越来越逼…
阅读更多...
python解析json

python解析json

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写。 引用模块 import json 重要函数 编码：把一个Python对象编码转换成Json字符串 json.dumps() 解码：把Json格式字符串解码转换成Python对象 json.loads() 排序…
阅读更多...
李宏毅机器学习课程４~~~分类：概率生成模型

李宏毅机器学习课程４~~~分类：概率生成模型

分类问题用回归来解决？ 当有右图所示的点时，这些点会大幅改变分类线的位置。这时候就会导致整体的回归结果变差。当把多分类当成回归问题，类别分别为1，2,3,4……，因为回归的问题是预测具体的值，这样定义类别…
阅读更多...
李宏毅机器学习课程5~~~分类：逻辑回归

李宏毅机器学习课程5~~~分类：逻辑回归

Function Set 不同的w，b来确定不同的函数，这样就组成了函数集合，不同的w，b可以来表达不同的分布函数。 Good of a Function 变换表达形式 两个Bernoulli distribution的交叉熵。所谓交叉熵，是用来刻画两个分布的相似性…
阅读更多...
李宏毅机器学习课程6~~~深度学习入门

李宏毅机器学习课程6~~~深度学习入门

深度学习历史 深度学习经典步骤 神经网络的符合标记含义 Wij 代表的是从神经元ｊ到神经元ｉ，这样写的目的是便于表达，否则最后的表达式子就是Wij的转置，细节见下面。 每个神经元的偏执值组成一个向量ｂ 单个神…
阅读更多...
李宏毅机器学习课程7~~~反向传播

李宏毅机器学习课程7~~~反向传播

到底为什么基于反向传播的纯监督学习在过去表现不佳？Geoffrey Hinton总结了目前发现的四个方面问题： 带标签的数据集很小，只有现在的千分之一. 计算性能很慢，只有现在的百万分之一. 权重的初始化方式笨拙. 使用了错误的非线性模型…
阅读更多...
李宏毅机器学习课程８~~~keras

李宏毅机器学习课程８~~~keras

keras keras示例 确定网络结构 确定损失函数 确定训练网络参数 batchsize与运算时间，平行运算，可以缩简运算时间。batchsize不能太大，这是由于内存的关系。此外，batchsize太大容易陷入局部极值点或者鞍点。batchsize＝&…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023