刷水T,不手软

HDOJ1106-排序比较懒的一个办法就是用strtok(奇淫技巧),atoi,qsort三个函数瞬间飘过。但是也要注意格式。

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>


using namespace std;
#define MAX 1000




int cmp(const void *a,const void *b)
{
return *(int *)a - *(int *)b;
}
int main()
{
//freopen("1106.txt","r",stdin);
char string[MAX];
int i,len;
char *token;
int num[MAX];
memset(string,0,sizeof(string));
while(scanf("%s",string)!=EOF)
{
getchar();
i=0;
token=strtok(string,"5");
num[0]=atoi(token);
while(1)
{
token =strtok(NULL,"5");
if(token==NULL)
break;
num[++i]=atoi(token);
}
len=++i;
qsort(num,len,sizeof(int),cmp);
int flag=0;
for(i=0;i<len;i++)
{
if(i!=0)printf(" ");
printf("%d",num[i]);
}
printf("\n");
memset(string,0,sizeof(string));
}
return 0;
}

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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