构建之法阅读笔记03

不管是“我思故我在”还是“我在故我思”,这两个命题从远古时期一直争论到了现在,虽然现在唯物主义思想占据了潮流但是在日常生活中唯心主义的也有不少。当然,我们是软件工程,就可以先把这些事情放一边了。我们需要做的就是需要考虑“我构建故我开发”还是“我开发故我构建”。我认为应该是“我构建故我开发”即应该先进行构建然后再进行开发(编写软件)。其实,在开发一个软件的过程中尤其是开发初期,一个团队首先要做的事情就是构建系统,然后再进一步的实验,试图发现客观规律或者发现一些简便的方法。再继续编写程序。

什么样的软件才可以称的上是一个好的软件?这个问题不同的人有不同的解释,大多数人认为没有BUG的软件就是好的软件。其实这样的想法有一定的依据,因为BUG的多少可以直接衡量一个软件的开发效率、用户满意度、可靠性、可维护性…… 但是我觉得虽然依靠BUG衡量虽然可以,但是我感觉用户的体验才是最可以说明的。因为软件跟程序不一样,程序只有一段代码,而软件却不仅仅是由代码组成的,程序是十分复杂的,而用户体验是最能说明一个软件的好坏的。

因为实际上BUG是无处不在的,因为一个程序肯定存在着这样或者那样令某一类人感觉到不方便的地方,但是这并不会影响我们的使用。我们总是会在用某类软件的时候,会有一些不方便的习惯需要更改,例如,每次登陆都要输入密码,这就是一个缺陷也被叫做BUG。后来我们有了记住密码这个功能,但是随后还会发现一些问题。所以说bug是不可避免的,但是这并不会影响我们的使用,这样就够了。

以前以为,一个软件应该是完美的没有缺陷以后才会上市,这让我对开发出能上市的软件产生了怀疑。但是实际上所有的软件都有缺陷,但只要不影响使用就可以了,以后可以发布补丁等进行补救的。

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoabu/p/5606354.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