Calendar类的概述和测试

本文详细介绍了Java中Calendar类的使用方法,包括如何获取当前日期、修改特定字段的值以及在日期上进行加减操作。通过实例展示了Calendar类在日期处理上的强大功能。

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package com.ys.api16;

import java.util.Calendar;

/*
 * 	Calendar:日历,提供一些操作年月日时的方法
 * 	
 * 	获取
 * 	修改
 * 	添加
 * 
 */
public class CalendarDemo {
	public static void main(String[] args) {
		
		//static Calendar getInstance()
//		  此方法是用来获取Calendar抽象类的子类对象
		Calendar c = Calendar.getInstance();
		
		//int get(int field):获取方法用来返回给定日历字段的值
		//1就是代表Calendar.YEAR
		int year = c.get(1);
		System.out.println(year);
		int year2 = c.get(Calendar.YEAR);
		System.out.println(year2);
		
		//注意:它的日历默认是0代表一月,所以要加1才是符合我们的日常
		int mouth = c.get(Calendar.MONTH)+1;
		System.out.println(mouth);
		
		int day = c.get(Calendar.DAY_OF_MONTH);
		System.out.println(day);
		
		//void set(int field, int value)
		//修改方法 把指定的字段修改成指定的值
		c.set(Calendar.DAY_OF_MONTH, 18);
		
		//void add(int field, int amount)
		//添加方法 在指定的字段上加上指定的值
		c.add(Calendar.DAY_OF_MONTH, 3);
		
	}
}

运行结果
在这里插入图片描述

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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