撞错体验

本文详细阐述了在编程过程中常见的8种错误类型,并通过具体代码示例展示了这些错误的表现形式及修正方法,旨在帮助开发者提升错误排查能力。

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

  1. /*  
    *Copyright (c)2014,烟台大学计算机与控制工程学院  
    *All rights reserved.  
    *文件名称:zhangweijianzzzz.cpp  
    *作    者:张伟建  
    *完成日期:2014年10月10日  
    *版 本 号:v1.0  
    *  
    *问题描述:求两个数的和,在正确程序的基础上,制造8种常见错误,对此进行观察。 
    */   
    #include <iostream>
    using namespace std;
    int main()
    {
      int a,b,sum;
      cin>>a>>b;
       sum=a+b;
       cout<<"a+b="<<sum<<endl;
        return 0;
    8种常见的错误情况及其代码和运行结果:
    将cin>>a>>b;一行末尾的分号;去掉。
    <img src="https://img-blog.youkuaiyun.com/20141013143422214?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWN6aGFuZ3dlaWppYW4=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" />
    将cout<<写为了cout>>。
    <img src="https://img-blog.youkuaiyun.com/20141013143346046?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWN6aGFuZ3dlaWppYW4=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" />
    将cout写为了Cout,即前面表述大小写出现错误。
    
    <img src="https://img-blog.youkuaiyun.com/20141013143713440?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWN6aGFuZ3dlaWppYW4=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" />
    将sum=a+b;改为sum=ab,即漏写了加号+。
    <img src="https://img-blog.youkuaiyun.com/20141013143841968?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWN6aGFuZ3dlaWppYW4=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" />
    将程序代码最后的右花括号}删除。
    
    
    <img src="https://img-blog.youkuaiyun.com/20141013144208047?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWN6aGFuZ3dlaWppYW4=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" />
    
    
    将int a,b,sum;写成了imt a,b,sum;,即小手一哆嗦,int
    

    变imt
    

    将int a,b,sum;改为int a,b;,即声明变量时,未声明sum
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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