我的奋斗之我的构想

2015年来到一家新的公司开始了新的编程旅途,新的项目,完全重0开始。

浪费了大量的时间在招人上,从入职一直等待项目组长的到来,结果没多久项目组长闪人了,让我有种一拳打到棉花上的感觉。

有人问为啥你不挺起这个项目?鄙人只好羞涩的说一句,我还没有搭建项目架构的能力,前期调研又因为公司属于新公司,组织架构不断变化,但这些能阻挡一个年轻大伙的斗志吗?我想应该或许大概不能!

因此,我就想拿着自己浅薄的知识模仿搭建一个能够快速开发的程序框架,前期目标:

简易的C/S程序,整体架构三层,数据层使用数据框架EF,业务逻辑层搭载通讯框架WCF,界面层winfrom控件,其他技术和工具包含MS-SQL、T4代码生成引擎、抽象工厂,单例模式等(好多都不明白)。后期目标:我只是个程序员,想多了不好。 

首先根据三层总体架构:把项目分为四部分:

Model:1.创建类库解决方案及Model项目,

2.新建项(数据分类) 命名:Model.edmx

2.1.  有数据库选择从数据库中生成,没有选择空模型。

2.2   创建数据库链接,并保存数据链接串。

2.3  选择5.0版本(vs2013,有些版本可能没有直接进入2.4)

2.4   选择要映射的表(这里出现个问题:有些包含主键的表可能映射失败,我还没弄明白)

2.5   注意单复数这里,如果你已经有数据那么最好不要使用单复数(这里勾选了可能会使自动生成得sql访问复数形势的表。我卡这里一天才明白这点,后者鉴之)。

这样一个edmx就建成了,ef会自动把表单映射成实体。

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值