HashSet

/*
Set:元素是无序(存入和取出的顺序不一定一致)的,元素不可以重复。
Set集合的功能和Collection功能是一致的。
|--Set (如果hash值相同,则会比较内容,如果内容也相同,刚不存储)
	|--HashSet:底层数据结构是哈希表。
	|--TreeSet:

	HashSet 是如何保证元素唯一性的呢?
	是通过元素的两个方法,hashCode和equals来完成。
	如果元素的HashCode值相同,才会判断equals是否为true.
	如果元素的hashcode值不同,则不会调用equals方法。

	注意HashSet,对于判断元素是否存在,以及删除等操作,依赖的方法是元素的
	hashCode和equals方法。
	ArrayList:是依靠equals判断的。因为底层的数据结构不同造成的。
哈希表:是按哈希值存的。

*/

import java.util.*;


class SetDemo 
{
	public static void sop(Object obj)
	{
		System.out.println(obj);
	}

	public static void main(String[] args) 
	{
		HashSet hs = new HashSet();
		hs.add("c++");
		hs.add("java");
		hs.add("c");
		hs.add("java"); //返回 false
		hs.add("c");	//返回 false 增加失败
		Iterator it = hs.iterator();
		while(it.hasNext())
			sop(it.next());
	}
}

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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