Argument-Dependent Lookup (aka ADL, or “Koenig Lookup”)

本文深入探讨了C++中ADL(名称解析)规则的原理及应用,阐述了其如何简化程序编写,特别是通过利用命名空间内的函数参数来自动查找和调用相关函数。同时,文章也指出了ADL可能引发的潜在问题,如函数名冲突,以示谨慎使用的重要性。

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ADL是指在编译器对无限定域的函数调用进行名字查找时,所应用的一种查找规则

f(x, y, z); // unqualified无限定域

N::f(x, y, z); // qualified限定域N


You don’t have to qualify the namespace for functions if one or more argument types are defined in the namespace of the function. A simple code example:


namespace MyNamespace
{
    class MyClass {};
    void doSomething(MyClass) {};
}

MyNamespace::MyClass obj; // global object


int main()
{
    doSomething(obj); // Works Fine - MyNamespace::doSomething() is called.
}

上例,对doSomething函数的调用,并没有指定域MyNamespace。但却能正常工作。

ADL规则,将使得对doSomething函数的查找时,将参数obj的域包括在内。


优点:

方面程序编写:
std::cout << "Test" << endl;//全局域并没有operator<<,但是根据ADL,cout的域std将进入搜索域,then find std::operator<<(std::ostream&, const char*);
如果没有ADL,std::operator<<(std::operator<<(std::cout, "Hello World!"), "\n");

缺点:

考虑下面两种调用swap方式:
第一种:
std::swap(obj1, obj2);
第二种:
using namespace std::swap;
swap(obj1, obj2);
如果有一个namespace A,并且A::obj1、A::obj2和A::swap()同时存在,第二种方式将会调用A::swap(),这可能并不是你想要的。鉴于可能产生歧义,代码不要依赖这种特性
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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