杂七杂八

四种引用:

强引用:

软引用:在系统将要发生内存溢出异常之前,将会把这些对象列入回收范围,并进行第二次回收,如果此次回收还没有足够的内存,才会抛出内存溢出异常。

弱引用:关联的对象只能生存到下一次垃圾回收发生之前。

虚引用:最弱的引用。始终不能通过该引用获得对象,只会在该对象被垃圾回收时,收到一个系统通知(即ReferenceQueue监听)。


参考《深入理解Java虚拟机》 3.2.1 节


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java.util.Observable 与 java.util.Observer

这两个类,实现了观察者模式,所以非常适合用来做监听。

Observable通过方法addObserver(Observer o) 添加观察者,deleteObserver(Observer o) 删除观察者, notifyObservers(Object arg) 进行数据分发。

使用线程封闭的方法,在原子操作中,将观察者一把拷贝出来,然后在拷贝上,进行数据分发,实现了线程安全和高性能(消耗内存)。


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很多介绍java 8的文章都说,通过jinq项目,java8的数据库操作,可以支持lambda表达式和流,不仅可以把数据库当做就放在内存里面那样轻松编码,还封装了并发查询。写的很美好的样子,但是上jinq官网查看了一下,现在jinq只支持Apache Derby数据库,顿时没有看下去的兴趣了。没有数据库厂商支持,再花枝招展也没法用啊。还是等它发展起来再看吧。

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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