2.举例说明外连接用于解决什么问题？

外连接（outer join）用于解决在连接表格时，表格中存在不匹配的数据的情况。当我们想要在两个表格中匹配数据时，如果有些数据在其中一个表格中存在而在另一个表格中不存在，或者两个表格中都存在但是在某些行上的数据并不匹配，那么就会产生不匹配的数据，无法完成连接操作。此时可以使用外连接，把不匹配的数据也纳入到连接后的结果中。

相关问题

yarn是什么（举例说明）

Yarn是一个用于管理项目依赖关系的管理工具。它是由Facebook开发的，旨在解决npm在依赖管理方面的一些问题。Yarn具有以下特点：

1. **快速和可靠**：Yarn使用并行下载和缓存机制，可以更快地安装依赖项，并且在网络不稳定的情况下也能保持可靠性。

2. **版本锁定**：Yarn使用一个`yarn.lock`文件来确保每个开发者在安装依赖时都使用相同的版本。这样可以避免由于依赖项版本不一致而导致的构建问题。

3. **离线模式**：一旦依赖项被下载，Yarn可以在没有网络连接的情况下进行安装。这对于在没有网络访问权限的环境中进行开发非常有用。

4. **语义化版本控制**：Yarn支持语义化版本控制，可以根据需要指定依赖项的版本范围，以确保项目的稳定性和兼容性。

举例说明，假设你正在开发一个Web应用程序，需要使用React框架和Axios库。使用Yarn，你可以通过以下步骤来管理项目依赖关系：

1. 在项目根目录下运行`yarn init`命来初始化一个新的Yarn项目。

2. 运行`yarn add react`命令来安装React框架。

3. 运行`yarn add axios`命令来安装Axios库。

4. 在代码中使用`import`或`require`语句引入React和Axios，并开始编写应用程序。

nnunet里面的跳跃连接，举例说明

跳跃连接是NNUNet中一个非常重要的技术，用于将编码器和解码器之间的特征进行连接，以提高模型的性能和鲁棒性。跳跃连接可以帮助解决深度神经网络中的梯度消失和信息丢失问题，并使模型能够更好地适应不同的输入图像。

在NNUNet中，跳跃连接的具体实现方式是将编码器中的特征图和解码器中的对应特征图进行连接。以2D UNet为例，假设输入图像大小为256x256，编码器和解码器中间有4个下采样和上采样的步骤，每个步骤都会将输入图像的大小缩小或扩大一倍。在每个下采样和上采样的步骤中，NNUNet会将当前的特征图和对应的编码器中的特征图进行连接，以使解码器能够了解输入图像的更多信息。

具体来说，假设输入图像大小为256x256，NNUNet的编码器和解码器中间有4个下采样和上采样的步骤，每个步骤都会将输入图像的大小缩小或扩大一倍。在每个下采样的步骤中，NNUNet会将当前的特征图和对应的编码器中的特征图进行连接，以使解码器能够了解输入图像的更多信息。例如，在第一次下采样后，NNUNet会将输入图像缩小到128x128，同时生成一个大小为128x128的特征图。在第一次上采样时，NNUNet会将当前的特征图和大小为256x256的编码器中的特征图进行连接，以使解码器能够了解输入图像的更多信息。以此类推，在每个下采样和上采样的步骤中，NNUNet都会使用跳跃连接将编码器和解码器之间的特征进行连接。

跳跃连接可以使NNUNet更好地适应不同的输入图像，从而提高模型的性能和鲁棒性。同时，跳跃连接还可以减少梯度消失和信息丢失的问题，从而使模型能够更好地训练和优化。