Java 类对象和包07.01

本文深入探讨面向对象编程的核心概念,包括对象、类与成员变量的作用及实现方式。通过实例演示如何在类中添加成员变量,并详细解释访问对象属性和方法的过程。

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 20世纪70年代以后,面向对象编程(简称oop)开始流行,oop采用了一种完全不同的方法来开发计算机应用程序,在这种方法中,程序不是围绕着要解决的任务来设计的,而是围绕着要解决的问题中的对象来设计。对于每个对象,我们回编写一个类来描述对象的属性和行为。类是对象的描述。同样,对象是类的实列。对象有属性和行为主城。属性是对象所具有的特征。而行为是对象可以做的动作。对象的每个属性被表示为类中的一个成员变量,对象的每个行为成为类中的一个方法。


向类中添加成员变量:访问修饰符,可以是public、private、protecte.如果省略了访问修饰符,将使用默认访问修饰符。

数据类型。

成员变量名称。成员变量名称必须是一个有效的标识符,后面用分号结束。

访问对象的属性和方法:

当我们使用new 关键字实列化一个对象时,系统会为该类中的每个成员变量和方法分配内存,如果要访问该对象的成员变量和方法,就需要点运算符。

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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