HWDBTestCase4

本文介绍了一种在不同数据库间进行数据备份及切换的方法。针对不同的数据库表,通过禁用外键约束、更改数据库信息等步骤,确保了数据的一致性和安全性。此过程涉及多个数据库用户和密码的配置。

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

 private void prepare() throws Exception
    {
        if (getTopengTable() != null && getTopengTable().length > 0)
        {
            changeDbInfo(USER_TOPENG, PWD_TOPENG);
            disableForeignKey();
            backupCurrentTable(getTopengTable(), USER_TOPENG);
        }
       
        if (getCcareTable() != null && getCcareTable().length > 0)
        {
            changeDbInfo(USER_CCARE, PWD_CCARE);
            disableForeignKey();
            backupCurrentTable(getCcareTable(), USER_CCARE);
        }
       
        if (getBillingTable() != null && getBillingTable().length > 0)
        {
            changeDbInfo(USER_BILLING, PWD_BILLING);
            disableForeignKey();
            backupCurrentTable(getBillingTable(), USER_BILLING);
        }
       
        if (getReportTable() != null && getReportTable().length > 0)
        {
            changeDbInfo(USER_REPORT, PWD_REPORT);
            disableForeignKey();
            backupCurrentTable(getReportTable(), USER_REPORT);
        }
       
        //准备数据
    }
    

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