方法泛型

本文展示了一个使用C#动态类型的示例程序,通过定义通用方法`Add`实现了不同类型参数的加法运算,包括整数相加及字符串拼接等操作。

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

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Dynamic;

namespace ConsoleApplication1
{
    class Program
    {
        private static T1 Add<T1,T2>(T1 a,T2 b)
        {
            dynamic m = a;
            dynamic n = b;
            return (dynamic)(m + n);
        }
        static void Main(string[] args)
        {
            //string[] names = { "ganquanfu", "ligang", "zhongshi" };
            //var res = names.Where(name => (name.IndexOf("gan") > -1));
            //foreach (var item in res)
            //{
            //    Console.WriteLine(item);
            //}
            //dynamic name = new ExpandoObject();
            //name.Name = "ganquanfu";
            //name.Age = 23;

            Console.WriteLine(Add(10,20)) ;//输出30
            Console.WriteLine(Add("gan", "quanfu"));//输出ganquanfu

            Console.Read();
        }

 

    }

    class People
    {
        public string Name { get; set; }
        public int Age { get; set; }
    }
}


 

转载于:https://www.cnblogs.com/ganquanfu2008/archive/2013/04/25/3043487.html

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提高匹配鲁棒性;引入模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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