第二章变量和基本类型(自定义头文件)

本文探讨了头文件在软件工程中的正确使用方式,强调了头文件不应包含变量或函数的定义,除了类定义、编译时常量及内联函数等特殊情况。文章详细解释了这些特殊情况为何可以在头文件中定义。

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因为头文件包含在多个源文件中,所以不应该含有变量或函数的定义

如:extern int ival =10;double fica_rate;这些都是不应该有的;

但是还有三个例外:

1、头文件可以定义类;

2、值在编译时就已知道的const对象;

3、inline函数;

这些实体可在多个源文件中定义,只要每个源文件中的定义是相同的。在头文件中定义这些实体,是因为编译器需要他们的定义来产生代码。

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高频结构先验建模分支结合Transformer模块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工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者技术开发者。 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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