java入门基础篇——java的运算符

 

自减:- -自增:++

功能:使变量的值增一或者减一

a++(a--):使用变量之后,在对变量进行+1(或者-1)

++a (--a):使用变量之前,就对变量进行+1(或者-1)

比较运算符:> (大于)、<(小于)、 ==(等于)、

>=(大于等于)、<=(小于等于)、!=(不等于)。

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逻辑运算符:

&& 、&(逻辑与)

功能:条件都成立时,才会输出true

&& 、&区别:

&(非短路预算符):不管&左边是真是假都会判断右边

&&(短路运算符):如果&&左边为假,就不再判断右边

||与|最大的区别(面试重点):

||逻辑运算符 |数学运算符

|数学运算符 |运算 转为二进制都为1时才为1

例如: 0xff & 0x32

11111111 00110010

结果:11111111(位置相对有1则为1)

(二进制) == 127

!(逻辑非)

功能:除了什么条件意外都成立,输出true

三目运算符: (布尔表达式(条件)?结果1: 结果2:)

(?表示不知真假,结果为true运行结果1,结果为false运行结果2)

左移(《):一个数左移n位,就是将这个数乘以2的N次方。

右移(》):一个数右移n位,就是将这个数除以2的N次方。

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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