03 2020 档案
摘要：原因：有时我们进行远程连接时需要知道我们的Ubuntu系统已安装的桌面环境，这时我们可以使用【dpkg】命令。 【dpkg】：dpkg命令是Debian Linux系统用来安装、创建和管理软件包的实用工具。 在终端输入命令查看已安装桌面环境： (base) duanyongchun@hc1217:~
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摘要：原因：动态链接库丢失或路径找不到 解决：执行下列命令即可 wget -q -O /tmp/libpng12.deb http://mirrors.kernel.org/ubuntu/pool/main/libp/libpng/libpng12-0_1.2.54-1ubuntu1_amd64.deb
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摘要：wxPython介绍 wxPython是Python语言的GUI工具包，作为Python的扩展模块实现，包装了wxWidgets。wxPython是跨平台的，开源的。详情 wxPython安装 （1）Windows10安装：在Windows系统上安装比较简单，直接执行命令【pip install w
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摘要：原因：产生此类错误是因为SimpleITK不能读取ubuntu中的隐藏文件，比如".train.txt.swp"，因为此类文件是隐藏文件另外SimpleITK不支持读取此类文件。 问题解决：执行【ls -a】查看文件夹下所有文件，包括隐藏文件 (base) duanyongchun:~/pychar
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摘要：问题描述：在跑深度学习算法的时候，发现服务器上只有自己在使用GPU，但使用GPU总是会报RuntimeError: CUDA error: out of memory，这是因为自己之前运行的进程还存在，没有完全杀死。 解决办法：执行命令【ps -u】查看当前用户的进程 (base) duanyong
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摘要：原因：bash语法错误，例如， 仔细查看发现语句中不能有'<'和'>'，删除这两个符号即可： 问题解决！
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摘要：问题：有时需要查看矩阵的所有元素，但矩阵过大时中间部分会用【... ...】号代替，这样不方便数据分析。 解决： # 解决不完全显示问题 import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.inf) # 解决输出非零元问题 # mask:数据矩阵
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摘要：原因：Pytorch和Numpy版本不匹配 查看自己Pytorch和Numpy版本 （1）执行【pip show torch】和【pip show numpy】查看版本信息（可通过【pip -h】查看pip命令 （2）执行【pip uninstall torch】卸载当前版本torch并执行【pip
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摘要：首先执行【pip --help】查看pip命令： 由Commands知：【pip list】命令查看已安装第三方库，另【pip list --outdated】可查看有新版本的第三方库。
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摘要：如：【gzip】命令，可执行： (tf) duanyongchun@hc1217:~/pycharm_projects /3DUNet-Pytorch /data$ gzip --help 输出： 由图可知【-d】表示解压缩，此时我们就可以执行以下命令解压缩： (tf) duanyongchun@h
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摘要：import shutil import os from shutil import make_archive # 查看可压缩的文件类型 print(shutil.get_archive_formats()) # 压缩文件原始与压缩文件存放的根目录 rootPath = r'F:/BaiduNetd
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摘要：源码如下：import os import re import sys filePath = r'F:\BaiduNetdiskDownload\COVID-19CTSeg\3DUNet-Pytorch\label' fileList = os.listdir(filePath) # 显示文件 de
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摘要：查看文件（文件夹）权限 cd到需要查看的文件（文件夹）所在目录并执行： (base) duanyongchun@hc1217:~$ ls -l #查看当前文件夹下的所有文件（包括文件夹）的权限 如图：除每行的首位【d】或【-】之外，每三个占位符代表一个级别的执行权限，比如第一行： 第一位【rwx】表
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摘要：在文件目录执行： $ file filename #filename表示要查看的文件名
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摘要：如图所示错误，由左边导航栏可见.py文件存在： 解决办法：右键单击导包错误文件所在目录，选择【Mark Directory as】+【Sources Root】 错误已解决：
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摘要：【Ctrl + 单击函数】
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摘要：前期准备 （1）专业版Pycharm（社区版没有deployment功能），学生，教师可申请免费专业版，详情可看我的博客。 （2）可通过SSH连接Ubuntu服务器，并且服务器安装了Python解释器。 部署本地Pycharm项目到Ubuntu服务器 1.点击Tools - Deployment -
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摘要：原因：TensorFlow2.0版本修改了许多函数名字 tf.sub()更改为tf.subtract() tf.mul()更改为tf.multiply() tf.types.float32更改为tf.float32 tf.pact()更改为tf.stact() tf.Session()更改为tf.c
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摘要：安装TensorFlow GPU pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 安装测试： $ source activate tf #激活tf环境 import tensorflowas tf hello= tf.constant(
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摘要：原因：Anaconda的python版本是3.7的，TensorFlow尚不支持此版本，于是我们创建一个Python的虚拟环境以支持TensorFlow 创建tf环境 conda create --name tf python=3.6 #创建tf环境 激活tf环境 conda activate tf
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摘要：创建 创建文件： touch a.txt创建文件夹： mkdir NewFolderName 删除 删除文件： rm a.txt删除文件夹： rmdir FolderName删除带有文件的文件夹： rm -r FolderName 移动单个文件 cd到文件所在目录，执行：mv 文件名 目标路径 移动
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摘要：原因：环境未配置 执行【vim ~/.bashrc】命令，进入配置文件，在最后一行按'o'插入一行，并添加语句： export PATH=/home/duanyongchun/anaconda3/bin:$PATH 重启环境变量： source ~/.bashrc
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摘要：复制：【Ctrl+Insert】 粘贴：【Shitf+Insert】
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摘要：PuTTY传输： 安装PuTTY，然后将PuTTY安装目录下的pscp.exe文件拷贝到/Windows/System32/目录下，在cmd控制台执行命令： # pscp 要传输的文件路径 ubuntu账户名@ubuntu服务器地址：文件在ubuntu服务器的存放位置 # 例如 pscp F:\Ba
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摘要：添加新用户 首先用adduser命令添加普通用户： #adduser newusername 只有在root权限才可以添加新用户 修改密码： #passwd username 赋予root权限 方法1：修改/etc/sudoers文件 #vi /etc/sudoers # 打开sudoers文件 #
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摘要：查看文件 查看Home（不是home）目录下文件： [duanyongchun@localhost ~]$ ls 查看根目录下文件： [duanyongchun@localhost ~]$ cd / [duanyongchun@localhost /]$ ls 查看home目录下文件： [duany
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摘要：from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D from nibabel import nifti1 import nibabel as nib from matplotlib import pylab as plt import matplotlib # mat
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摘要：安装 conda: conda install -c conda-forge dicom2nifti pip: pip install dicom2nifti 更新 conda： conda update dicom2nifti pip： pip install dicom2nifti --upgr
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摘要：SimpleITK 和 Nibabel 区别在于：（nii图像可以看成2维，也可以看成三维） SimpleITK读取数据是（X，Y，Z）显示，Nibabel读取图像是（Z，Y，X）显示，也就是Nibabel加载的图像会旋转90°，其中X表示通道数，即切片层数。详情 import SimpleITK
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摘要：原因：安装的tensorflow版本和keras版本不匹配，只需卸载keras，重新安装自己tensorflow对应的版本。 Keras与tensorflow版本匹配查询网站
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摘要：原因：在命令行执行.py文件找不到包是因为我们没有把项目路径保存，可以通过sys.path.append()保存项目路径，执行后就能成功。 #########################################保存项目路径#################################
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摘要：执行命令env查看当前环境变量： [duanyongchun@192 3DUnetCNN]$ env 例如扩展环境变量为/tmp/bin: PATH=$PATH:/tmp/bin 查看特定环境变量命令（如查看PATH环境变量）： echo $PATH 对于自定义的环境变量需要设置成全局变量，需要使用
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摘要：查看自己的CentOS7系统有没有安装wget： [duanyongchun@192 3DUnetCNN]$ rpm -qa|grep wget 已安装提示： #已安装提示：wget-1.14-18.el7.x86_64 未安装通过命令安装： yum install -y wget 普通下载文件命令
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摘要：在SimpleITK中，各术语对应如下： Width: 宽度，X轴，矢状面Height: 高度，Y轴，冠状面Depth: 深度， Z轴，横断面 引用自：https://blog.csdn.net/JianJuly/article/details/99547691 GetArrayFromImage(
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摘要：cmd控制台安装主题工具包：主题更换工具详解 pip install --upgrade jupyterthemes 查看可用主题： jt -l 设定主题： jt -t 主题名称 恢复默认主题： jt -r 目前本人使用： jt -t onedork -fs 150 -cellw 88% -T
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摘要：手动设置延时：（推荐） pip --default-timeout=100 install nibabel --或者不使用缓存pip --no-cache-dir install Pillow 更改pip配置文件：（不推荐） 首先在下面文件夹下建立一个pip文件夹： C:\Users\Adminis
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摘要：可能是防火墙问题：conda config --set ssl_verify false 安装 openssl 。 换源： cmd输入conda config --add channels r 进入C:\Users\用户名，找到.condarc文件 将内容编辑如下： channels: - http
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摘要：医学图像分割：令R代表整个图像区域，对R的分割可看做将R分成若干个满足以下条件的非空子集(子区域){R1,R2,R3…Rn}。该集合满足以下特性： 所谓医学图像分割，就是根据医学图像的某种相似性特征（如亮度、颜色、纹理、面积、形状、位置、局部统计特征或频谱特征等）将医学图像划分为若干个互不相交的“连
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