第一次作业--例题

本文提供了几个C++程序实例,包括随机数猜测游戏及其增强版,以及计算从1到100的累加和和计算从1到100的乘积累加和的示例。这些实例有助于理解条件判断和循环控制结构。

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例 4-12 (1):

      程序如下:

[cpp]  view plain copy
  1. /*源程序:exp4_12(1).cpp*/  
  2. #include<stdio.h>  
  3. #include<stdlib.h>  
  4. void main()  
  5. {  
  6.     int r;  
  7.     int g;  
  8.     r=rand();  
  9.     printf("Input a number:");  
  10.     scanf("%d",&g);  
  11.     if(g==r)  
  12.       printf("right!\n");  
  13. }  


     4-12 (2).

    程序如下:

 

[cpp]  view plain copy
  1. /*源程序:exp4_12(2).cpp*/  
  2. #include<stdio.h>  
  3. #include<stdlib.h>  
  4. void main()  
  5. {  
  6.     int r;  
  7.     int g;  
  8.     r=rand();  
  9.     printf("input a number:");  
  10.     scanf("%d",&g);  
  11.     if(g==r)  
  12.         printf("right!\n");  
  13.     else  
  14.         printf("the number is:%d,you arewrong!\n",r);  
  15. }  


 例 5-2.

 

程序如下:

[cpp]  view plain copy
  1. /*源程序:exp5_2.cpp*/  
  2. #include<stdio.h>  
  3. void main()  
  4. int i=1;  
  5.   int sum=0;  
  6.   while(i<=100)  
  7.   { sum=sum+i;  
  8.     i++;  
  9.   
  10.   }  
  11.   printf("sum=%d\n",sum);  
  12. }  


 例5-5.

程序如下:

[cpp]  view plain copy
  1. /*源程序:exp5_5.cpp*/  
  2. #include<stdio.h>  
  3. void main()  
  4. int i;  
  5.   int sum=0;  
  6.   for(i=1;i<=100;i++)  
  7.   {  
  8.       sum=sum+i*(i+1);  
  9.   }  
  10.   printf("1*2+2*3+...+100*101=%d\n",sum);  
  11. }  
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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