scala akka 修炼之路2(文件操作)

本文通过Scala代码展示了如何使用Java API及Scala内置API读取本地文件内容,并从URL读取网络资源。提供了使用FileInputStream和Source.fromFile进行本地文件读取的方法,以及通过Source.fromURL获取网络数据的示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

package cn.yangg.scala.base.init

 

object Start {

def main(args:Array[String]){

  valpath="/Users/yangguo/tool/mvn.ln"

  valurl="http://www.baidu.com"

   

  readDataUseJavaApi(path)

  readDataUseScalaApi(path)

 

  readDataFromUrl(url)

}

def readDataUseJavaApi(path:String){

  import java.io._

  val in=new FileInputStream(path)

  var buffer:Array[Byte]=new Array[Byte](1024)

  while(in.read(buffer)>0){

    println(buffer.length+","+new String(buffer,"utf8"))

  }

  in.close()

}

def readDataUseScalaApi(path:String){

  import scala.io.Source

  val data=Source.fromFile(path)

  data.getLines.foreach(println)

}

def readDataFromUrl(url:String){

  import scala.io.Source

  val data=Source.fromURL(url)

  data.getLines.foreach(println)

}

}

http://blog.youkuaiyun.com/yangguo_2011/article/details/28313983

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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