第九周项目三——输出星号图(d)

本文介绍了一个使用C++编程语言输出特定星号图案的方法。该程序通过双重循环实现星号图的绘制,并展示了如何控制星号的位置和数量。通过实践此程序,读者可以加深对C++基本语法的理解。

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问题及代码:

/*
 * Copyright (c) 2014, 烟台大学计算机学院
 * All rights reserved.
 * 文件名称:test.cpp
 * 作    者:陈旭
 * 完成日期:2014年 10 月 23 日
 * 版 本 号:v1.0
 *
 * 问题描述:输出星号图
 * 输入描述:一个星号所在位置规律
 * 程序输出: 对应的星号图
 */
#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    int i,j,k;
    for (i=1; i<=6; i++)
    {
        for (j=6; j>=i+1; j--)
        cout<<" ";
        for (k=1;k<=i*2-1;k++)
        cout<<"*";
        cout<<endl;
    }
    cout << endl;
    return 0;
}


 

运行结果:

 

知识点总结:

    通过这个程序的编译,基本让我们更加熟悉这种星号图的设计与理解,熟悉程序的基本原理。

学习心得:

    其实基本上跟上一个差不多,其实我也就是稍微修改修改,这样一个新的图案便从手中诞生了,可是下一个好像就没那么容易了哈。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振像超分辨率问题,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,还保持了像质量。 适合人群:从事医学像处理、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核磁共振像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高像质量,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像重建效果。
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