苦逼创业之路(1)-第一步

一名程序员反思了自己在工作中存在的问题,包括缺乏规划、频繁加班和低效工作等,并决定通过开发一款小游戏来重拾自信,逐步改善现状。

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虽说,我作为一个程序员已经将近3年了,没有多少时间可以感到作为一个程序员的优越感。除此之外全是忙碌,加班,幻想。我不能按时完成工作任务,时常需要加班到深夜。做事之前从来都不会用脑子思考。鼠目寸光盯着眼前的压力,被时间赶着,被别人赶着,被诱惑赶着。不能按照计划一步一步的推进,可以说做了这么长时间的工作还没有学会计划一些事情。每次编程序都像是不断的挖坑,明天填今天的坑,后天填明天的坑。我就这样勤劳的挖了两年的坑,填了两年的坑。就像一个连猪圈还不会垒的家伙,幻想着要去盖一座大厦。每次都是眼高手低。取得一点成就就沾沾自喜,然后放纵自己的惰性。不被别人牵着就走不动路,被别人牵着就不想走路。

我觉的第一步应该,做一些小的事情,我想做的事情。以找回我的自信心,我觉得现在的自己已经像个熊包,萎靡不振的熊包,无法面对自己的内心。还有什么比无法面对自己更糟糕的。有时候对着镜子,我都厌恶现在的我。有的时候控制不了自己就扇自己一个嘴巴子:你怎么这么熊。

我已经受不了这个抱怨的自己了,从现在开始,我不抱怨。

我准备做一个小游戏,能让自己开心的小游戏。同时我把它分享给同样需要这款游戏的人们。我不排除会拿它赚些外快,或者作为创业的本钱。更重要的是,我想脚踏实地的干些事情。从简单做起,从小事情做起,一步一步的踏踏实实的走。

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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