详细说一下结构上的区别

NNUNet和UNet在结构上的主要区别在以下几个方面：

1. 跳跃连接：NNUNet在UNet的基础上增加了跳跃连接的概念，即将编码器和解码器之间的特征图进行连接，以提供更多的上下文信息。跳跃连接可以帮助模型更好地捕捉图像中的细节和纹理信息，提高模型的性能和鲁棒性。

2. 多尺度训练：NNUNet支持多尺度训练，即在不同的尺度下训练模型，以提高模型的泛化性能和鲁棒性。多尺度训练可以帮助模型更好地适应不同的输入图像，提高模型的性能和鲁棒性。

3. 数据增强：NNUNet引入了多种数据增强技术，如旋转、翻转、缩放、亮度调整等，以增加数据的多样性和数量，提高模型的泛化性能和鲁棒性。

4. 集成学习：NNUNet支持集成学习，即将多个模型的输出进行融合，以提高模型的性能和鲁棒性。集成学习可以帮助模型更好地捕捉图像中的细节和纹理信息，提高模型的性能和鲁棒性。

相比之下，UNet的结构相对简单，只有编码器和解码器两个部分，没有引入太多的新技术和概念。虽然UNet在许多图像分割任务中表现出色，但在处理复杂的医学图像分割任务时可能会出现问题。

相关问题

详细说一下结构上的区别，需要确定的数据

NNUNet和UNet在结构上的主要区别如下：

1. UNet是一个基于编码器-解码器结构的深度学习模型，由卷积和池化操作组成的编码器将输入图像降采样为低分辨率的特征图，由上采样和反卷积操作组成的解码器将特征图还原为与原始输入图像相同分辨率的分割结果。NNUNet在此基础上增加了跳跃连接、多尺度训练、数据增强、集成学习等组件和模块，以提高模型的性能和鲁棒性。

2. 跳跃连接：NNUNet引入了跳跃连接的概念，即将编码器和解码器之间的特征图进行连接，以提供更多的上下文信息。跳跃连接可以帮助模型更好地捕捉图像中的细节和纹理信息，提高模型的性能和鲁棒性。

3. 多尺度训练：NNUNet支持多尺度训练，即在不同的尺度下训练模型，以提高模型的泛化性能和鲁棒性。多尺度训练可以帮助模型更好地适应不同的输入图像，提高模型的性能和鲁棒性。

4. 数据增强：NNUNet引入了多种数据增强技术，如旋转、翻转、缩放、亮度调整等，以增加数据的多样性和数量，提高模型的泛化性能和鲁棒性。

5. 集成学习：NNUNet支持集成学习，即将多个模型的输出进行融合，以提高模型的性能和鲁棒性。集成学习可以帮助模型更好地捕捉图像中的细节和纹理信息，提高模型的性能和鲁棒性。

需要确定的数据是NNUNet和UNet的基本结构和区别，以及NNUNet新增的跳跃连接、多尺度训练、数据增强、集成学习等组件和模块。这些数据可以帮助我们更好地理解和比较这两种模型的性能和鲁棒性。

详细说一下 Metabase frontend 目录结构

Metabase 的前端目录结构（`frontend` 目录）是一个比较复杂的结构，下面我将详细介绍各个重要目录和文件的作用：

1. `build` 目录：这个目录包含了构建过程中生成的临时文件和输出的构建结果。在开发过程中，该目录会自动生成并更新。

2. `resources` 目录：这个目录包含了前端应用使用的静态资源文件，例如图标、样式表、配置文件等。

3. `src` 目录：这是 Metabase 前端应用的主要源代码目录，它包含了多个子目录和文件，用于实现不同模块和功能。

- `metabase` 目录：这个目录包含了 Metabase 前端应用的核心代码，它负责处理主要的请求和响应逻辑。在这个目录下，你可以找到多个子目录和文件，每个子目录对应着一个功能模块或组件。

- `frontend` 目录：这个目录包含了与前端界面相关的代码和资源，例如视图、组件、样式等。它负责渲染用户界面并处理用户交互。

- `api` 目录：这个目录包含了与后端 API 交互的代码。它封装了与后端的通信逻辑，包括请求构建、响应处理等。

- `plugins` 目录：这个目录包含了与插件相关的代码和资源。如果你使用了 Metabase 插件系统，插件的代码和资源文件将会存放在这个目录中。

- `utils` 目录：这个目录包含了一些通用的工具函数和实用方法，用于辅助开发和处理一些常见的任务。

- `test` 目录：这个目录包含了前端代码的测试文件。它用于编写和运行前端代码的单元测试和集成测试。

4. `test` 目录：这个目录包含了一些用于测试的配置文件和测试数据。

5. `node_modules` 目录：这个目录包含了项目依赖的第三方 Node.js 模块。它会在项目构建过程中被自动安装和更新。

6. `package.json` 文件：这个文件是项目的配置文件，用于定义项目的依赖、构建脚本等信息。

除了上述列举的目录和文件，Metabase 的前端目录结构还可能包含其他辅助性文件和目录，用于构建、部署和管理项目。

需要注意的是，Metabase 使用了多个技术栈来构建前端应用，包括 ClojureScript、React 和 Redux。因此，在 `src/metabase/frontend` 目录中可能会有与这些技术相关的文件和目录。

以上是一个大致的 Metabase 前端目录结构示例，具体的结构可能因不同的版本和个性化配置而有所差别。如果你希望详细了解特定版本的 Metabase 前端代码结构，请查阅官方文档或浏览 Metabase 的代码仓库。