linux成长记-3.29

本文介绍了Shell的基础概念及其作为命令解释器的角色,涵盖了Shell的两种主要语法类型Bourne和C的区别,以及实用命令如cut和tee的功能。此外,还详细讲解了如何使用echo命令进行字符转换,并提供了创建和运行Shell脚本的方法。

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shell基础及变量(补充)

   shell的作用:命令解释器。shell作为一个人机接口,用于解释用户输入的命令,将命令解释成为linux内核可以执行的二进制代码,并将执行的结果返回在标准终端上。

   补充:shell的两种主要语法类型有Bourne和C,两种语法彼此不兼容。

   cut 可以将一段信息的某一段切出来,处理的信息以行为单位

   cut    -d    ‘分割字符’ -f    字段序数    文件

            -d   后面接分隔符,与-f一起使用。

            -f    依据 -d 的分隔符将第一行信息分成数段,-f表示取出第几段的意思。

            -c   以字符的单位取出固定的字符区间

   tee  将处理过程中的某段信息存下来

   echo    [选项]  [输出内容]

                 -e   支持反斜线控制的字符转换

                 基本的字符转换  \b 删除前一个字符  \c 最后不加换行符号    \n  换行且光标移至行首      \r  光标移至行首但不换行

   shell脚本的基本元素

              首行 #!/bin/bash  必须的,指出shell的类型

                      #  注释

              运行脚本方法

              1  sh   ./datewho.sh(脚本在当前文件夹下)

              2  chmod  +x    datewho,sh

                  ./datewho.sh(脚本在当前文件夹下)

            变量:变量名由字母,数字和下划线组成,但不能以数字开头。

             注:在bash中,变量的默认类型都是字符串型,如果要进行数值运算,则必须指定变量类型为数值型。

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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