how to do

最新推荐文章于 2023-04-10 16:01:59 发布
最新推荐文章于 2023-04-10 16:01:59 发布
阅读量262 收藏
点赞数
原文链接：http://www.cnblogs.com/softwareking/archive/2011/04/18/2020199.html
版权

1.首先要在头脑中将该模块最基本的功能实现

2.考虑可能出现异常的问题

3.优化代码

4.任务完成后要多思考

多读别人的代码,就好象中国人会使用排比句,比喻句,同时知道这样写对文章会有什么好处.写代码也是如此,只有真正了解了代码美的地方才能写出更优质的代码.

通常写代码的时候,一般会有好几种实现方式,每种方式都能达到目的,就象排序算法一样,不同的算法,执行效率不高,所以必须就得明白哪种情况适合用哪种方式解决.

其实,很多事情是相通的.解决问题,最后面抽象出来,还是解决问题的思路.所以写代码也一样,我们主要的是学习别人写代码的思路,或者说解决某一问题的思路.好的思路就要记录下来.

这或许就是我们说的编程经验.变中不变的东西.

一定要学会站在面向对象的高度来写代码,因为当你掌握的时候,你会发现,你写的代码比别人干净简单效率却更高!

PS:提倡用图示法将别人解决问题的思路画出来,这样以后自己查阅和复习都很快.

转载于:https://www.cnblogs.com/softwareking/archive/2011/04/18/2020199.html

图像超分辨率文献：To learn image super-resolution, use a GAN to learn how to do image degradation first
weixin_43840215的博客
04-14 780
图像超分辨率文献：To learn image super-resolution, use a GAN to learn how to do image degradation first 主要工作关于图像和人脸超分辨率，本文发表于ECCV 2018上 原文地址：https://arxiv.org/abs/1807.11458 代码地址：https://github.com/jingyang201...
Paper Notes: Cross-Domain Image Translation Based on GAN
N4A的博客
03-30 1302
1 GAN 1.1 Introduction To learn the generator’s distribution pgpgp_g over data x, we define a prior on input noise variables pz(z)pz(z)p_z(z), then represent a mapping to data space as G(z;θg)G(z;...
文献阅读:To learn image super-resolution, use a GAN to learn how to do image degradation first
暮日落流年的博客
01-06 3973
文章地址：https://arxiv.org/abs/1807.11458 作者的项目地址：Pytorch: Face-and-Image-super-resolution 1. 介绍     这是一篇图像和人脸的超分辨重建的文章，目前超分辨重建一个主要的问题是聚焦在真实世界图像的超分辨重建问题上。传统的SR的方法获取LR的手段是人工获取，比如通过双线性下采...
To learn image super-resolution, use a GAN to learn how to do image degradation first
qq_39861441的博客
12-26 1699
To learn image super-resolution, use a GAN to learn how to do image degradation first （超分辨率人脸）   作者提出的问题是现在获得的样本图片都是通过简单的线性降采样，或者模糊得到的图片，这和现实的模糊图片是不符合的。因为现实世界中的低分辨率图片通常要考虑这些因素（模糊（例如运动或散焦），压缩伪影，颜色和传感...
文献阅读 To learn image super-resolution, use a GAN to learn how to do image degradation first
我の博客
04-10 240
本文是关于图像和人脸超分辨率的研究。对于这一问题，先前的绝大多数工作都集中在如何提高低分辨率图像的分辨率上，这些低分辨率图像时通过简单的双线性下采样（或者在少数情况下通过模糊然后下采样）人工合成的。我们发现，当应用于真实世界中的低分辨率、低质量的图像时，这些方法并不能产生良好的效果。为了避免这个问题，我们提出了一个两阶段过程，首先训练一个从高到低的生成式对抗网络来学习如何在训练过程中只需要未配对的高分辨率图像和低分辨率图像来降级和下采样高分辨率图像。
how-to-read.rar_how to do research
09-21
"how-to-read.rar_how to do research"这一压缩包，内含文档《how to read.doc》，为我们揭示了如何进行有效研究的宝贵经验。 首先，科研始于阅读。在《如何阅读》一文中，作者强调了阅读的重要性，指出它是获取...
How to do research at the MIT AI Lab
01-19
This document presumptuously purports to explain how to do research . We give heuristics that may be useful in picking up the specific skills needed for research (reading, writing, programming) and ...
GOHARIZER_SEND.rar_Digitizer_GOHARIZER_How To Do It_persian
07-14
digitizing and learn how to do it( persian)
How To Do Ninja -crx插件
04-01
语言:English 此扩展由开发人员在https://howtodoninja.com/上创建，其中提供了“使用方法”教程。 《如何做忍者扩展》提供了《如何制作教程》以截取屏幕截图，硬重置您的智能手机以及其他“使用技巧”。
How to Do Chip Antenna Layout.pdf
09-05
有关片状射频陶瓷天线的 布局布线指南 陶瓷天线是一种适合于蓝牙装置使用的小型化天线。由于陶瓷本身介电常数比pcb电路板的要高，所以使用陶瓷天线能有效缩小天线尺寸，并能达到隐藏天线的目的。
HOW TO DO WHAT YOU LOVE
jsea的专栏
05-26 2194
January 2006To do something well you have to like it. That idea is not exactly novel. Weve got it down to four words: "Do what you love." But its not enough just to tell people that. Doing what you
深度学习应用到图像超分辨率重建3
暮日落流年的博客
12-12 2620
多看论文，紧跟时代步伐。 我们在之前两篇博客,深度学习应用到图像超分辨率重建1, 深度学习应用到图像超分辨率重建2已经介绍了一些图像超分辨的基础了， 下面我们继续分享一些最新的一些论文。论文暂时还没有阅读，只是先列一个提纲，后续会简单介绍的。 1. CrossNet: An End-to-end Reference-based Super Resolution Network using C...
Image Super-Resolution Using DeepConvolutional Networks论文阅读笔记
不要回答的博客
01-04 2353
rXiv:1501.00092v3 [cs.CV] 31 Jul 2015 题目：Image Super-Resolution Using DeepConvolutional Networks 摘要： 我们提出了一种用于单图像超分辨率（SR）的深度学习方法。我们的方法直接学习低/高分辨率图像之间的端到端映射。映射表示为深度卷积神经网络（CNN），该神经网络将低分辨率图像作为输入并输出高分辨率图像【这就是端到端】。我们进一步表明，传统的基于稀疏编码的SR方法也可以视为深度卷积网络。但是与传统方法分..
基于深度学习的图像超分辨率技术
爱CV
02-04 4905
论文地址： https://arxiv.org/pdf/1902.06068.pdf 01 前言 超分辨率（Super Resolution，SR）是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程，是计算机视觉的一个经典应用。SR是指通过软件或硬件的方法，从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像（说白了就是提高分辨率），在监控设备、卫星图像遥感、数字高清、显微成像、视频编码通信、视频复原和医学影像等领域都有重要的应用价值。 近年来，目睹了使用深度学习技术的图像超分辨率.
ECCV 2018 论文下载及分析（774篇全）
热门推荐
愿十四亿神州尽舜尧
09-16 2万+
ECCV2018 收录论文整理，共774篇。 百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1Mg0Kw9bepUK6_vqqVSOjNQ ，密码：mh97。 以下是下载后的文件： 以下是文件名对应的论文名称：   序号 文件名 论文题目 1 Aaron_Gokaslan_Improving_Shape_Deformation...
pythonb超分辨成像_通过深度学习的图像超分辨率Image Super-Resolution
weixin_39628186的博客
12-09 328
srezImage super-resolution through deep learning. This project uses deep learning to upscale 16x16 images by a 4x factor. The resulting 64x64 images display sharp features that are plausible based on ...
Learning Deep Learning（学习深度学习）
chuange6363的博客
09-10 1642
Learning Deep Learning（学习深度学习） There are lots of awesome reading lists or posts that summarized materials related to Deep Learning. So why would I...
LRGAN论文阅读笔记
不要回答的博客
01-28 736
题目：To learn image super-resolution, use a GAN tolearn how to do image degradation first 中文：要学习图像超分辨率，请使用GAN来学习如何进行图像降级 摘要 本文是关于图像和面部的超分辨率。针对该问题的大量先前工作集中在如何提高通过简单的双线性下采样（或在少数情况下先模糊后进行下采样）人为生成的低分辨率图像的分辨率。我们表明，将这些方法应用于现实世界中的低分辨率，低质量图像时，无法产生良好的结果。**【人为制造的LR图
how to do IPTW by R
06-02
To do IPTW by R, you can follow these steps: 1. Import your data into R and create a new variable to indicate treatment status (0 for control, 1 for treatment). 2. Create a new variable to hold the ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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