课堂结对编程

本文介绍了一个使用C++实现的面向对象程序,该程序能够根据输入的身高和性别计算并评估个体的体重是否标准。通过结对编程的方式完成,实现了用户输入身高、体重和性别后,程序自动给出体重评价。

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

问题描述:

  设计一个能身测试高体重是否标准的面向对象的程序,然后我与陆云杰同学一同完成。结对编程的过程很棒,在这里对云杰同学表示感谢!

代码:

#include <iostream>
#include "Test.h"
using namespace std;
void fun_out(double W,double w);
int main()
{
    double h,w;
    char s;
    while(1)
    {

        cout<<"请输入身高,体重,性别(m(男性)f(女性)):";
        cin>>h>>w>>s;
        if(h==0&&w==0&&s=='0')
            break;
        Test t(h,w,s);
        t.fun();
        cout<<"请继续输入测试!(输入'0 0 0'退出)"<<endl;

    }
    return 0;
}

#ifndef TEST_H
#define TEST_H

class Test
{
private:
    double height;
    double weight;
    char sex;
public:
    Test(double h=0,double w=0,char s='a'):height(h),weight(w),sex(s) {};
    void fun();
};
#endif // TEST_H

#include "Test.h"
#include <iostream>
using namespace std;
void fun_out(double W,double w);

void Test::fun()
{
    double Weight;
    if(sex=='m')
    {
        Weight=height-100;
    }
    else Weight=height-105;
    fun_out(Weight,weight);
};
void fun_out(double W,double w)
{
    if(w>W*1.2)
        cout<<"您超重了!"<<endl;
    else if(w<W*0.8)
        cout<<"您太瘦啦!"<<endl;
    else cout<<"您体重正常!继续保持!"<<endl;
}

运行结果:


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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