大道至简阅读笔记01

博客强调编程要先分析事情的逻辑和依赖关系再进行代码实现,不应盲目争论编程语言好坏。指出懒人造就方法,提出新方法可解决做事成效的根本问题。还提及面向过程开发、面向对象及工程的相关概念,提醒做事要搞清逻辑,不盲目学习。

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

1.

程序=算法+结构

编程的第一要务是先把事情分析清楚,事件先后 的逻辑关系和依赖关系搞清楚,然后再去代码实现。

成天讨论这门语言好,或者那门语言坏的人,甚至是 可悲的。不但是悲其一叶障目,更要悲叹于那种大愚若智 的自得心态。
2.

是懒人造就了方法 

人的精力终归是有极限的。提出新的“方法”,解决的将是影响做事成效的根本问题。

如果一个人学了一年的编程,他的脑袋里还是昏乎乎 的,不知道从哪里开始,也不知道如何做程序。那想来只有一个原因:他学了,也把知识学进去了,就是不知道这 些知识是干什么的。或者说,他不知道各种知识都可以用 来做什么。 

所谓“面向过程开发”,其实是对“结构化程序设计” 在代码阶段的一个习惯性的说法。而我忽略了这个阶段的 “方法”的根本原因,是即使没有任何“方法”的存在, 只需要有了“单元(Unit)”和“模块(Module)”的概念, 在面向过程时代,一样可以做出任意大型的程序。在那个 时代,“方法”问题并不会象鼻子一样凸显在每一个程序 员的面前。 如果不出现面向对象的话,这样伟大的工程可能还要 再干一百年⋯⋯ 

而与“面向对象”是否出现完全无关的一个东西,却 因为“过程”和“单元”的出现而出现了。这就是“工程 (engineering)”

个人感受:

(1)人的精力是有限的,在有限的精力里做实用的事才是正确的的,做事之前有时候没把逻辑关系搞清楚

(2)不搞清逻辑关系很容易把事情搞砸

(3)做事情时,先把事情的逻辑分析清楚,不盲目学习,要知道这些的用途

转载于:https://www.cnblogs.com/yishaui/p/11069257.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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值