stl之string

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
int main()
{
string s="hello my ";
cout<<s<<endl;
cout<<"在字符串s后增加\"heart\"字符串"<<endl;
s+="heart baby";
cout<<s<<endl;
cout<<"运用自带的length函数计算出串长为:"<<s.length()<<endl;
cout<<"用append(增添)函数在原字符串末尾加上一个感叹号"<<endl;
s.append(" !");
cout<<s<<endl;
s.erase(s.begin());
cout<<"erase函数删除第一个元素"<<s<<endl;
string::iterator it=s.begin();//定义it迭代器
s.erase(it,it+4);
cout<<"用迭代器为指标删除第一到第四个元素"<<s<<endl;
cout<<"用replace函数完成指定位置的替换"<<endl;
s.replace(0,3,"I love U,dear ");//从第一个元素起往后的三个元素换成I love U,dear
cout<<s<<endl;
cout<<"最常用的功能查找相应字符串第一次出现的位置,例如“baby”:"<<endl;
cout<<"baby第一次出现的位置的首下标为"<<s.find("baby")<<endl;
//查找相应的字符也是一样的操作
cout<<"接下来比较字符串的大小使用到compare函数"<<endl;
if(s.compare("I like you!"))
{cout<<s<<"大于"<<"I like you"<<endl;}
else
{cout<<s<<"小于"<<"I like you"<<endl;}
cout<<endl<<endl<<"其余的操作如还有reverse()、push_back()与vector类似"<<endl;
return 0;
}
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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