paintera互动集聚方案

pias的Python项目详细描述


Paintera交互式聚集服务器

pias为em分段中基于^{}的片段聚集模型的交互式更新提供了服务器(但也可能用于其他场景)。客户端为边(片段对)提供正(两个片段在同一段中)和负(两个片段不应在同一段中)示例。随机森林分类器在这些示例上进行训练,以推断multi-cut问题中相邻片段的所有边的权重(客户端提供的正/负示例的强制执行约束通过适当的权重建模)。

安装

python的最低版本是3.6

除了在setup.py中指定的包外,还需要安装以下无法通过pip安装的包:

  • ^{}可通过cpape通道在conda上使用
  • ^{}通过conda-forge通道在conda上可用

您可以通过上述通道通过conda安装这些依赖项。否则,请按照链接的github存储库上的构建说明进行操作。

如果不安装pyzmqconda,请确保系统上已安装^{}

pip install git+https://github.com/saalfeldlab/pias

服务器详细信息

^{}用于服务器和客户端之间的通信。数据应该以big-endian格式发送。可以使用python包中安装的pias命令启动服务器。有关用法的详细信息,请参见pias --help。一旦启动,服务器将启动多个套接字,由address_base参数的扩展寻址:

  • ${address_base}-ping-ping此地址的服务器以查看它是否活动(REQ/REP
  • ${address_base}-current-solution-请求当前解决方案(REQ/REP
  • ${address_base}-set-edge-labels-为边设置标签:(倍数)(e1, e2, label)REQ/REP),其中label是{0, 1}
  • ${address_base}-update-solution-请求更新当前解决方案(REQ/REP
  • ${address_base}-new-solution-收到有关当前解决方案更新的通知(PUB/SUB

note:此方案可能(可靠地)与ipc://zmq地址一起工作。

插座细节

tbd每个套接字需要/提供什么类型的输入/输出?

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