5分钟学会SQLite

这里是开始SQLite实验你需要去做的事,并不需要很多枯燥的阅读与配置:

下载代码

  • 为你机器获取一份预编译的二进制程序,或者获取一份源代码并且自己编译它们。可以到download页面获取更多信息。

创建新数据库

  • 在shell或DOS提示符下,输入:“sqlite3 test.db”。这会创建一个新的名为“test.db"的数据库。(你可以使用你喜欢的其它不同名称。)
  • 在提示符下输入SQL命令产生与填充新数据库。
  • 更多的文件在这里

用SQLite写程序

  • 下面是一个显示如果使用SQLite的TCL接口简单的程序。该程序在第一个参数定义的数据库中执行作为第二个参数提供的SQL语句。该命令在第7行寻找sqlite3命令,它打开SQLite数据库并且创建创建一个新的名为”db“的对象访问数据库,第8行使用的作用于db对象的eval方法在数据库上运行SQL命令,并且在脚本的最后一行关闭数据库连接。
    #!/usr/bin/tclsh
    if {$argc!=2} {
      puts stderr "Usage: %s DATABASE SQL-STATEMENT"
      exit 1
    }
    package require sqlite3
    sqlite3 db [lindex $argv 0]
    db eval [lindex $argv 1] x {
      foreach v $x(*) {
        puts "$v = $x($v)"
      }
      puts ""
    }
    db close

  • 下面是展示如何使用SQLite的C/C++接口的一个简单的C程序。数据库的名称由第一个参数提供,且第二个参数是一个或多个在数据库上执行的SQL语句。这些需要注意的函数调用是22行的调用打开数据库的sqlite3_open(),28行的在数据库上执行SQL语句sqlite3_exec(),与33行的关闭数据库连接的sqlite3_close()。
    可以参考Sqlite C/C++接口介绍了解大量的SQLite接口函数的概括与指引。
    #include <stdio.h>
    #include <sqlite3.h>
    
    static int callback(void *NotUsed, int argc, char **argv, char **azColName){
      int i;
      for(i=0; i<argc; i++){
        printf("%s = %s\n", azColName[i], argv[i] ? argv[i] : "NULL");
      }
      printf("\n");
      return 0;
    }
      
    int main(int argc, char **argv){
      sqlite3 *db;
      char *zErrMsg = 0;
      int rc;
     
      if( argc!=3 ){
        fprintf(stderr, "Usage: %s DATABASE SQL-STATEMENT\n", argv[0]);
        return(1);
      }
      rc = sqlite3_open(argv[1], &db);
      if( rc ){
        fprintf(stderr, "Can't open database: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        sqlite3_close(db);
        return(1);
     }
      rc = sqlite3_exec(db, argv[2], callback, 0, &zErrMsg);
      if( rc!=SQLITE_OK ){
        fprintf(stderr, "SQL error: %s\n", zErrMsg);
        sqlite3_free(zErrMsg);
      }
      sqlite3_close(db);
      return 0;
    }


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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