简单来说,args 可以接受任意数量的参数,是以一个 tuple 的形式进行存储的,而**kwargs 是用于接收有参数名的参数的

我们投n个骰子,重复几亿次,他们的和就可以成为正态分布了.如果某个随机变量收到很多因素影响,但是不受到任何一个决定性,就是正态分布

在运行代码的时候,我观察到这段代码的to cudatensor(0.5910, device='cuda:0')和to cputensor(0.3563)的计算结果不一致,根据NVIDIA的文档，CPU和GPU计算结果不一致的原因主要与浮点数的表示和运算方式有关。总结如下：

我个人喜欢用的主题为ayu-light-border和github-dark

我们训练了Prob-GigaPath,在来自171186张WSI包含28中癌症的1.3billion张256x256大小的切片上进行了预训练,这些数据包含了超过3w个病人,我们的数据在26个任务上25个都取了SOTA,其中18个遥遥领先.==有钱就是吊==

真实世界的机器学习系统需要分析与训练数据不同的测试集,在k类别分类中,这被明确的表示为开放集识别,意义在于识别k个类别以外的数据.有两个概念上优雅的开放集识别方式为:

变分自编码器(VAE)是一类常见的生成模型,在设计生成图像的程序面前,我们应该首先考虑模型的输入是什么,如果模型只有一个输入,那么模型应该只有一个确定的输出,这是没有意义的.因此模型应该要有输入用于区分不同的图片,哪怕只是012这种序号.

WSI的高像素和形态的可变性对AI提出了巨大的挑战,目前的方法大多采用自监督学习或者迁移学习的image eocoders,但是没有一种通用的在多种病理上进行训练的模型,所以我们提出了UNI,一种使用自监督学习的通用模型,使用来自20种组织的10000张HE染色的WSI上的超过100million张图片来进行训练