思维惯性引发的编程问题

为什么程序要了解思维的障碍,并要练习有意识的加以克服?这里举一个实际发生的问题。

写代码像写作一样,有时思如泉涌,顺着思路就把一段代码写得有模有样。

下面是一个状态码检查的例子(这种写法本身并不严谨,但这里要讨论是一个更为严重的问题.):

typedef enum {   STATE_DEFAULT,   STATE_A = 1,   STATE_B = 2,   STATE_C = 4} STATE_ITEM;

// state为获得的状态
 if (STATE_A & state)
 {
 }
 else if (STATE_B & state)
 {
 }
 else if (STATE_C & state)
 {
 }

这样很自然就有了一个模型STATE & state就可以判断是不是当前这个状态。 顺着前面的思路,就有了:
 if (STATE_DEFAULT & state)
 {
   ...
 }

一切看起来都合情合理,程序员这时往往是很难会想到要回头检查的(至少我是这样)。于是一个Bug就在不久之后被发现了! 因为 STATE_DEFAULT & state永远为0!

而解决方案有两个: 1.将设计用图形化的先表现出来,即使只是在纸上画一下。2.代码走查,特别注意边界条件,可以是自己回头查一下,也可以类似结对编程一样,请同伴帮助走查。但最起码的是,程序员要意识到这种问题的存在。这就是本文的目的。

转载请注明出处: http://blog.youkuaiyun.com/horkychen



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