C# I/O

本文介绍了一个用于获取应用程序运行时所在目录的方法GetDataDir_Data,并演示了如何使用此方法来组合路径。此外,还提供了一个示例,展示了如何进行临时文件夹的清理工作,包括文件删除和非空目录的移除。

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

获取运行时的动态目录

private static string GetDataDir_Data()
{
      var parent = Directory.GetParent(Directory.GetCurrentDirectory()).Parent;
      string startDirectory = null;
      if (parent != null)
      {
           var directoryInfo = parent.Parent;
           if (directoryInfo != null)
           {
                startDirectory = directoryInfo.FullName;
           }
       }
       else
       {
            startDirectory = parent.FullName;
       }
       return Path.Combine(startDirectory, "Data\\");
}

//参考之Aspose.Words-for-.NET-master

 I/O操作之文件,目录删除

public void CleanTempPath(TCPRptParamInfo param)
{
    string TempPath = ConfigHelper.ReadConfig("TempPath");
    string returnStr = TempPath + "\\" + param.SubTempDirectory + "\\";

    if (Directory.Exists(returnStr))
    {
        FileInfo[] fi = new DirectoryInfo(returnStr).GetFiles();
        int fileLenght =  fi.Length;
        for (int i = 0; i < fileLenght;  i++)
        {
            fi[i].Delete();
        }
        //Directory.Delete(returnStr); //删目录,非空目录不能直接删除
    }
}
if (Directory.Exists(returnStr))
{
    Directory.Delete(returnStr,true);//直接删除非空目录
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhuji/p/6252074.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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