PHP 和 Ruby 的基本常量变量、类的简单书写

本文详细介绍了PHP与Ruby中变量、常量、类实例化的基本概念,包括变量类型(普通变量、全局变量)、常量使用、类变量与实例变量的定义与应用,并通过实例展示了基本的类实例化与继承过程。

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PHP 变量、常量
变量:$var = "1000";
常量:define("ROOT","/tmp");
类常量:const aaa = 10;
类变量:同样还是$xxx;
全局变量: global $xxx; $GLOBALS['xxxx']

Ruby 变量、常量
变量:aa = 10 或者 _a = 10 小写字母或者下划线开头
常量:Ma = 10
实例变量:@hello = 10
类变量:@@t = 20
全局变量:$aa = 10

PHP基本的类实例化

<?php
class demo {
function __construct($name) {
$this -> name = $name;
}
function say() {
echo $this -> name;
}
function __destruct() {
}
}
$p = new demo("yang");
$p -> say();


Ruby基本的类实例化

class Hello
def initialize( name )
@name = name
end
# php function __construct

def hello_rb
puts "hello"+@name
end

end
hi = Hello.new("phper.yang")
hi.hello_rb


PHP类的简单继承

class my {
function say() {
echo "hello ";
}
}

class hhy extends my {
function yang() {
echo "yang";
}
}
$p = new hhy();
$p -> say();
$p -> yang();


Ruby类的简单继承

class Hello
def t1
yang = "hello ruby"
puts yang
end
end

class Newhello < Hello
def t2
yphp = "hello php"
puts yphp
end
end

p = Newhello.new
p.t1
p.t2

ruby 的类名首字母必须大写
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高频结构先验建模分支结合Transformer模块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工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者技术开发者。 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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