MAC指南:环境变量

查看PATH环境变量:

echo $PATH

查看paths文件:

cat /etc/paths

/usr/local/bin
/usr/bin
/bin
/usr/local/sbin
/usr/sbin
/sbin

环境变量文件的优先级:

/etc/profile

/etc/paths

~/.bash_profile

~/.bash_login

~/.profile

~/.bashrc

环境变量文件配置(MAC):

/etc/profile(建议不修改这个文件 )

全局配置,不管是哪个用户,登录时都会读取该文件。

/etc/bashrc(一般在这个文件中添加系统级环境变量)

全局配置,bash shell执行时,不管是何种方式,都会读取此文件。

~/.bash_profile(一般在这个文件中添加用户级环境变量)

每个用户都可使用该文件保存自己专属的shell信息,当用户登录时,该文件仅仅执行一次!

环境变量文件配置举例(MAC):

PATH的格式为:

PATH=$PATH:<PATH 1>:<PATH 2>:<PATH 3>:------:<PATH N>

vim ~/.bash_profile

source ~/bash_profile

本文结束,谢谢大家!

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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