mashen08.09——————补08.08作业

本文介绍了一个Java程序,该程序生成50个10到50之间的随机整数,并统计了每个数字出现的频率。此外,还展示了如何找出并打印出现次数最多的数字及其频次。

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

import java.util.Iterator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeMap;
import java.util.TreeSet;

/*随机生成50个数字(整数),每个数字的范围是[10, 50],
 * 统计每个数字出现的次数以及出现次数最多的数字与它的个数,
 * 最后将每个数字及其出现次数打印出来,如果某个数字出现次数为0,则不要打印它。打印时按照数字的升序排列
 */
public class CollectionCountTest {
public static void main(String[] args) {
//将50个10-50范围内的随机数及其出现次数存入TreeMap集合中
TreeMap<Integer,Integer> map= new TreeMap<Integer,Integer>();
for (int i = 0; i < 50; i++) {
Integer in=(int)(Math.random()*40+10);
if(map.get(in)==null){
map.put(in,new Integer(1));
}else{
int Oldvalue = (Integer)(map.get(in)).intValue();
map.put(in,new Integer(Oldvalue+1));
}
}
//用迭代器将map中的随机数取出,并根据键获得值,即出现次数。
Set<Integer> keySet=map.keySet();
Set<Integer> set= new TreeSet<Integer>();
int key=0; int value=0;
for(Iterator<Integer> it= keySet.iterator();it.hasNext();){
key= it.next();
value = map.get(key);
set.add(value);

System.out.println("数字"+key+"出现的次数为"+value);
}
//将出现次数存入set集合中获取最值max
int max = 0;
for(Iterator<Integer> ite= set.iterator();ite.hasNext();){
  int a= ite.next();
  if(a>max){
  max=a;
  }
}
//根据最值max求得出现次数最多对应的随机数
for(Iterator<Integer> it= keySet.iterator();it.hasNext();){
key= it.next();
if(max==map.get(key)){
System.out.println("数字"+key+"出现次数最多,次数为"+max);
}
}
}
}



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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