心之所向，素履以往

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MVVM

讲到MVVM，就要提到MVC，这里也对MTV进行总结，一起了解这三种框架结构原理

MVC

要素 功能
M(Model) 数据模型，用来处理数据库数据事务
V(View) 视图，基于Model返回的数据进行处理，后面将视图传给浏览器
C(Contorller) 控制器，用于Model和View之间进行数据逻辑处理等等操作

MVC的通信是单向的，主要流程是V->C->M->C->V

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三毛

一个人至少拥有一个梦想，有一个理由去坚强。心若没有栖息的地方，到哪里都是在流浪。

— 三毛

一、网易云链接

这个可以先进网易云找到想要播放的歌曲，然后可以选择生成外链的，如下：

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<iframe 
 frameborder="no" border="0" 
 marginwidth="0" marginheight="0" 
 width=530 height=310 
 src="//music.163.com/outchain/player?type=0&id=2205641361&auto=0&height=430">
</iframe>

二、Aplayer

hexo已经提供了hexo-tag-aplayer插件来使用标签在Markdown中使用，先安装插件

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npm install hexo-tag-aplayer --save

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三毛

一个人至少拥有一个梦想，有一个理由去坚强。心若没有栖息的地方，到哪里都是在流浪。

— 三毛

一、文章编写优化

1、题头图片

  • 基础方法(无法定义大小)
    ![备注](url)
  • 修改图片方法
    <img src="" width=800 height=800 aligin=right >
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HOG+SVM实现病理细胞检测

1 数据分析与处理

这里获取到的数据有两部分，一部分是带标注xml的正样本，一部分是不带xml的负样本，这里感觉负样本和正样本差别有点大，后面处理需要注意一下

这里处理数据主要有两个部分，一个部分是获取用于训练的正样本，需要通过xml从大图中提取出来，另一部分是用于训练的负样本，因为没有提供xml文件，需要我们自己分割出来用于训练，我这里采用随机分割的方法，选取一部分负样本，每张图片随机分割出来一部分图片用于训练

分割正样本代码:

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from skimage.feature import hog  
from sklearn.externals import joblib  
import xml.dom.minidom as xdm  
import numpy as np  
from PIL import Image 
import cv2  
import os  
import time
from config import *
  

train_xml_filePath = './sig-pos/sig-train-pos-xml/'
# xml path
train_pos_restPath = './sig-pos/sig-train-pos-rest/'
# save path


def getBox(object):  
    groupId = str(object.getElementsByTagName("name")[0].firstChild.data)  # 细胞类别
    bndbox = object.getElementsByTagName("bndbox")[0]
    xmin = int(bndbox.childNodes[1].firstChild.data)
    ymin = int(bndbox.childNodes[3].firstChild.data)
    xmax = int(bndbox.childNodes[5].firstChild.data)
    ymax = int(bndbox.childNodes[7].firstChild.data)  
    box = (xmin,ymin,xmax,ymax)   
    return box  
  
def save_image_pos(filePath):  
    Data = []  
    num = 0  
    for childDir in os.listdir(filePath):  
        f_im = os.path.join(filePath, childDir)  
        f_xml = os.path.join(train_xml_filePath, '%s.xml' %childDir.split('.')[0])
        dom = xdm.parse(f_xml)
        root = dom.documentElement
        objects = root.getElementsByTagName("object")
        image = Image.open(f_im) # open the image
        for object in objects:
            box = getBox(object)  
            region = image.crop(box) # 分割图片
            data = np.asarray(region) # 数据转换  
            data = cv2.resize(data,save_image_size,interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 插值方法
            save_name = os.path.join(train_pos_restPath,"%s.jpg" %str(num))
            cv2.imwrite(save_name,data)
            num += 1  
        print("%d processing: %s" %(num,childDir))

if __name__ == "__main__":
    save_image_pos("./sig-pos/sig-train-pos")
# 正样本提取了大概4500张左右(100,100)尺寸的患病细胞图片
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  • 雨下了那么多日，它没有弄湿我，是我心底在雨季，我自己弄湿了自己。
                              三毛

序言

今天看了大连理工大学的热搜，真的让我久久难以平静，作为一名正挣扎在考研泥潭的大四学生来说，真的有种少年不识愁滋味，爱上层楼，爱上层楼的感觉。
也希望可以通过这篇分享，记录下自己的思考吧！！！

正文

“ 如果有来生，你愿意做一只猫吗? “。还记得在学校里经常看到一只只的小橘猫躺在女生宿舍楼下，伸着懒腰，扭扭屁股，然后就会有各样好吃的送来和无数的爱抚，我和同学经常感叹的一句话就是哈！看我们活的还不如一只猫啊