C#多态(二)

本文通过一个 C# 的简单示例介绍了多态的概念及其使用方式。示例中定义了 People 基类及继承自基类的 Teacher 和 Student 类,并在子类中覆写了基类的方法,展示了多态在不同对象上调用相同方法名但实现不同行为的效果。

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 1  public class studyMutils
 2  {
 3      public static void Main()
 4      {
 5          People p = new Student();
 6          p.Watch();
 7          p.Read();
 8      }
 9  }
10  public class People
11  {
12     
13      public void Say()
14     {
15       Console.WriteLine("今天好累啊");     
16      }
17      public virtual void Watch()
18     {
19       Console.WriteLine("我喜欢看动画片");     
20      }
21       public virtual void Read()
22     {
23          
24       Console.WriteLine("我喜欢读读者");
25      }
26  }
27  public class Teacher : People
28  {
29      public void Run()
30     {
31           Console.WriteLine("hello");
32      }
33       public override void Watch()
34     {
35       Console.WriteLine("我喜欢看武侠片");     
36      }
37      public override void Read()
38     {
39          
40       Console.WriteLine("我喜欢读哲学");
41      }
42  }
43  public class Student : Teacher
44  {
45      public  override void Watch()
46     {
47       Console.WriteLine("我喜欢看警匪片");
48      }
49     
50  }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/QLJ1314/archive/2012/08/04/2622907.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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