JAVA基础6.32——构造代码块

本文通过一个具体的Java代码示例,介绍了构造代码块的特点及用途,对比了构造代码块与构造方法的区别,并展示了如何使用构造代码块对所有对象进行统一初始化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

public class A632{
	public static void main(String[] args){
		Person A=new Person();
		Person B=new Person("小李");
		System.out.println(A.country);
		System.out.println(B.country);
	}
}
/*
构造代码块特点:
	对象一建立就运行了,而且优先于构造函数执行。
	作用:给对象进行初始化的
构造代码块和构造方法的区别:
	构造方法是给对应的对象进行初始化
	构造代码块是给所有的对象进行统一的初始化。
构造代码块的定义是不同对象共性的初始化内容
*/
class Person{
	String name;
	String country;//举了国籍这个例子来体现构造代码块的作用。
	Person(){	
		System.out.println("我是无参构造方法");
	}
	Person(String name){
		this.name=name;
		System.out.println("我是有参构造方法");
	}
	{
		System.out.println("我是构造代码块");
		country="中国";
	}
}
D:\>java A632
我是构造代码块
我是无参构造方法
我是构造代码块
我是有参构造方法
中国

中国

//以上为输出结果


这学期C#授课内容已经通关。

千转万转又回到了JAVA这里,从上次的断点开始学起,之前并没有做笔记,不过也没什么必要了。

我将冲破无边黑暗。


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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