DNGAN An Adversarial Training Framework for DBT Image Denoising with DCNN

生成对抗神经网络MATLAB代码 生成对抗神经网络的MATLAB代码已被弃用。建议使用NeuralTalk2，它比旧版本快约100倍，支持在GPU上进行批处理和CNN微调。此项目包括使用Python和Numpy的源代码，通过多模态循环神经网络为图像生成描述。 项目概述 输入数据为使用Amazon Mechanical Turk收集的图像及其5个句子描述。训练阶段中，图像作为输入，RNN根据上下文预测句子中的单词，网络的参数在这一过程中不断更新。

利用ADMM对Noery Bayer图像进行去马赛克和去噪，包含演示代码。

该存储库包含用于运行切线副本编号推断管道的代码。我们还提供了伪切线选项，适用于仅有少量正常样本的情况，通过比较肿瘤图谱进行去噪。 系统要求：- Docker桌面（社区版或企业版均可） 安装步骤：1. 将此存储库克隆或下载到本地驱动器。2. 注意，如果选择下载而非克隆，文件 ./matlab_2010b/MCRInstaller.bin 可能无法完全下载。该文件由于大小问题，托管在Git LFS上。3. 确保 ./matlab_2010b/MCRInstaller.bin 文件大小为221MB，而不是134字节。

以下是适合Oracle初学者的一些相关的培训资料： Oracle官方文档 在线课程平台（如Coursera、Udemy）提供的Oracle入门课程 相关的书籍推荐（如《Oracle Database 12c: The Complete Reference》） 社区论坛和用户组的Oracle讨论区 这些资源将帮助您更好地理解Oracle的基本概念和操作。

Oracle是全球最大的企业级数据库管理系统提供商之一，以其稳定、高效和功能强大著称。这份“Oracle_ppt培训讲义”将深入浅出地介绍Oracle的相关知识，帮助学习者更好地理解和掌握这一关键的技术。首先，Oracle数据库系统的核心在于其关系型数据库模型。在Oracle中，数据以表格的形式存储，每个表格由行和列组成，通过键值来关联不同表格，实现数据的一致性和完整性。了解并熟练掌握SQL（结构化查询语言）是操作Oracle数据库的基础，包括数据的增删改查、表的创建与管理、索引的使用等。讲义中可能会详细介绍Oracle的体系架构，包括服务器进程、后台进程、内存结构以及磁盘存储结构。其中，服务器进程负责处理客户端请求，后台进程则执行数据库的维护工作；SGA（System Global Area）是共享内存区域，包含数据缓冲区、PGA（Program Global Area）、重做日志缓冲区等；而表空间和数据文件则是数据的实际存储形式。Oracle提供了多种高可用性和灾难恢复方案，如RAC（Real Application Clusters）实现多节点共享同一数据库，提供高并发性和故障切换能力；Data Guard用于物理备份和灾难恢复，通过standby数据库实现数据保护；闪回技术（Flashback）允许用户回溯到某个时间点的数据状态。此外，Oracle的性能优化是另一个重要主题。这涉及到索引策略、查询优化器、物化视图、分区技术和数据库调优工具的使用。通过理解执行计划、监控性能指标、调整初始化参数，可以有效地提升数据库运行效率。在安全性方面，Oracle提供用户权限管理、角色、审计、透明数据加密等机制，确保数据安全。理解并正确设置这些安全特性对保护企业数据至关重要。最后，Oracle的PL/SQL是一种强大的过程式编程语言，结合SQL语句，可以编写复杂的业务逻辑和存储过程，增强数据库的功能。总的来说，“Oracle_ppt培训讲义”将涵盖Oracle的基本概念、安装配置、数据库管理、性能优化、安全性以及开发工具等多个方面，是一份全面学习Oracle的宝贵资料。通过深入学习，你可以提升自己的数据库管理技能，为职业发展奠定坚实基础。

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第一天上午数据仓库和商业决策的关系- 描述当今商业领域BI和数据仓库的角色- 解释为什么在线联机系统（OLTP）不能满足决策支持系统的数据抽取流程- 使用数据仓库技术的原因- 如何使用数据仓库来加速商业决策和提高决策质量 中间休息十分钟 数据仓库的概念和术语- 通用的，被广泛接受的数据仓库定义- 独立和非独立的数据集市的不同，适用范围- 数据仓库开发的主要方法介绍- 介绍一种常用的模型：螺旋模型方法- 设计、分析和管理数据仓库项目- 解释开发和实现数据仓库的财政目的- 开发时间的控制概述- 数据仓库项目的关键任务- 讨论商业和用户需求的收集- 如何标识用户的主要业务，并在短时间实现这一主要业务 第一天下午数据仓库建模- 讨论数据仓库环境下的数据结构- 定义商业模型- 定义维度模型- 定义物理模型- 介绍星型模型，简介雪花模型和星座模型 中间休息十分钟 构建数据仓库:抽取数据- 简介构建数据仓库的ETL (Extraction, Transformation, and Loading)概述- ETL任务、重点和代价- 解释如何去检查数据源- Oracle的ETL流程解决方案- 答疑 第二天上午元数据简介- 数据仓库元数据定义、类型以及在数据仓库环境中的角色- 数据仓库元数据的类型- 开发元数据的策略 中间休息十分钟 数据仓库基本概念介绍- 数据仓库的基本元素- 数据仓库的基本形式- 数据仓库的特点- 数据仓库的开发特性- 数据仓库与决策支持系统- 数据仓库与数据集市定义- 数据仓库的商业和逻辑模型讨论- 企业级的策略分析工作定义- 商业模型的各个部分讨论- 数据仓库中元数据所扮演的角色，及追踪元数据的方法- 定义逻辑模型和实体关系模型 第二天下午创建维模型- 详细介绍星型模型- 如何从商业应用中标识事实表和它们的属性（列）- 如何从商业应用中标识维表和它们的属性（列）- 讨论数据仓库中的层次- 讨论数据仓库的分析方法 中间休息十分钟 创建物理模型- 如何将维模型转换成物理模型- 讨论数据仓库对体系结构的需求- 介绍各种硬件体系结构的优缺点- 讨论数据仓库所需的数据库服务器特性- 物理模型的存储介绍- 数据仓库大小的测试技术和测试样品的选取- 介绍数据仓库索引的类型和策略- 讨论数据仓库的表空间特性和策略- 讨论数据仓库中表和索引的分区方法

在安装 MySQL 时，如提示缺少程序，可能是缺少 .NET Framework 4.5。您可尝试安装此程序以解决问题。安装完成后，即可正常安装 MySQL。

DbContext API涵盖了Entity Framework（EF）的大多数常用功能和任务，简化了EF的开发过程。这本简明的书向您展示了如何使用API来使用DbSet类执行集合操作，使用Change Tracker API处理变更跟踪和解决并发冲突，以及使用Validation API验证数据的更改。通过DbContext，您可以查询和更新数据，无论是处理单个对象还是对象图及其相关数据。书中包含大量的C#代码示例，帮助您快速入门。您只需要具备Visual Studio和数据库管理基础。