Servlet入门开发

在开发工具上配置好服务器之后
新建一个web项目,然后就可以开发了
在/Servlet03/WebContent/WEB-INF下配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_3_0.xsd" id="WebApp_ID" version="3.0">
<display-name>Servlet03</display-name>
<welcome-file-list>
<welcome-file>index.html</welcome-file>
</welcome-file-list>
<servlet>
<servlet-name>servletlll</servlet-name>
<!-- 对应的servlet类 /注意格式中间用的是点-->
<servlet-class>com.zrkc.server.controller</servlet-class>
</servlet>
<servlet-mapping>
<servlet-name>servletlll</servlet-name>
<url-pattern>/*</url-pattern>
</servlet-mapping>
</web-app>
编写servlet类/Controller 类
public class controller extends HttpServlet{
protected void service(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
req.setCharacterEncoding("utf-8");
resp.setContentType("text/html;charset=utf-8");
PrintWriter pw=resp.getWriter();
pw.print("hello Servlet");
}
}

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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