有个地方没看懂

hy98521 2007-02-26 09:14:20
namespace Stella2.IDAL
{
public interface IArt
{
void Update(Stella2.Model.Art art);
Model.Art GetArt(int id);
}
}


GetArt(int id); 是什么意思啊。



// Art
using System;

namespace Stella2.Model
{
/// <summary>
///帖子
/// </summary>
public class Art
{
private Int32 m_Id; //帖子编号
private Stella2.Model.User m_UserAdded=new User(); //添加用户
private Int32 m_TopicId; //主题编号
private String m_Title; //标题
private String m_Smile; //发帖表情
private String m_Body; //内容
private System.DateTime m_DateAdded; //添加日期
private Int32 m_ThemeId; //帖子板块编号

private Model.ArtUpdateRecords rs=new ArtUpdateRecords();//帖子修改记录

private Boolean m_IsUpdate; //是否被修改

///<summary>
///是否被修改
///</summary>
public Boolean IsUpdate
{
get { return m_IsUpdate;}
set { m_IsUpdate = value;}
}


/// <summary>
/// 帖子修改记录
/// </summary>
public Model.ArtUpdateRecords UpdateRecords
{
get{return rs;}
set{rs=value;}
}

///<summary>
///帖子编号
///</summary>
public Int32 Id
{
get { return m_Id;}
set { m_Id = value;}
}
///<summary>
///添加用户
///</summary>
public Stella2.Model.User UserAdded
{
get { return m_UserAdded;}
set { m_UserAdded = value;}
}
///<summary>
///主题编号
///</summary>
public Int32 TopicId
{
get { return m_TopicId;}
set { m_TopicId = value;}
}
///<summary>
///标题
///</summary>
public String Title
{
get { return m_Title;}
set { m_Title = value;}
}
///<summary>
///发帖表情
///</summary>
public String Smile
{
get { return m_Smile;}
set { m_Smile = value;}
}
///<summary>
///内容
///</summary>
public String Body
{
get { return m_Body;}
set { m_Body = value;}
}
///<summary>
///添加日期
///</summary>
public System.DateTime DateAdded
{
get { return m_DateAdded;}
set { m_DateAdded = value;}
}
///<summary>
///帖子板块编号
///</summary>
public Int32 ThemeId
{
get { return m_ThemeId;}
set { m_ThemeId = value;}
}
}
}
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沧海 2007-02-26
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這是典型的MS Petshop 類型的三層架構
IDAL 是 BLL(業務邏輯層)調用 DAL(數據訪問層)之間的接口層
Model.Art GetArt(int id);
申明了一個方法 GetArt 參數為帖子的Id,訪問值是 帖子信息(Model:數據模型)
hy98521 2007-02-26
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代码是不全. 各位能给我个例子吗? 说下大概的流程. 或者给点代码让我参考下. 谢谢各位了.
lovvver 2007-02-26
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就是在接口IArt里声明一个方法GetArt(int id),其参数是int型。
pfworld 2007-02-26
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代码是不是不全呀!
feiyun0112 2007-02-26
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没看到对应代码

应该是通过帖子编号获得贴子

*****************************************************************************
欢迎使用CSDN论坛专用阅读器 : CSDN Reader(附全部源代码)

最新版本:20070212

http://www.cnblogs.com/feiyun0112/archive/2006/09/20/509783.html
本系统提出了一套面向MRI全心脏分割任务的端到端深度学习解决方案,其核心创新在于将Swin Transformer作为编码器骨干网络,充分挖掘心脏MRI图像中的全局上下文信息与局部细节特征,同时引入4通道输入机制,在传统RGB三通道图像基础上额外拼接一个点提示编码通道,支持用户通过鼠标交互在图像上自由标注前景(心脏区域)与背景点,从而将先验空间信息显式地融入网络前向传播过程,实现基于稀疏标注引导的精准分割。在解码阶段,系统采用U型对称结构,通过逐步上采样与跳跃连接逐级恢复特征图分辨率,最终输出二值分割掩膜(前景/背景),有效区分心脏区域与其他组织。训练过程中,系统选用交叉熵损失函数,配合AdamW优化器与余弦退火学习率调度策略,确保模型在训练集和验证集上稳定收敛,并在每个epoch结束后自动计算全局像素准确率、平均交并比(mIoU)、平均Dice系数、平均精确率、平均召回率及平均F1分数等多项评估指标,全方位监控模型性能。系统内置了完整的训练日志保存、损失曲线与性能曲线绘制、学习率衰减可视化等功能模块,便于用户直观分析训练过程并调优超参数。在推理应用层面,系统封装了基于Tkinter框架的图形化交互界面,用户可上传任意MRI切片图像,通过鼠标左键/右键分别添加前景/背景点,点击“执行分割”按钮后即可实时生成叠加了红色半透明掩膜的分割结果图像,支持点集的增删与重置操作,交互响应灵敏,操作逻辑直观清晰。整体而言,本系统不仅实现了从多模态数据加载、交互式标注编码、基于Transformer的分割建模到图形化推理部署的全链路覆盖,更在算法层面通过点提示引导机制与Swin Transformer结构的高效结合,显著降低了对大规模标注数据的依赖,同时提升了模型对心脏边界模糊、形态变异及邻近组织干扰的鲁棒性,为心血管疾病的计算机辅助诊断、术前规划及定量分析提供了一种兼具精度与灵活性的智能
针对心脏MRI图像中边界模糊、器官形变复杂以及标注成本高昂等痛点,本研究构建了一套以Swin Transformer为编码基座、融合人机交互机制的轻量化分割系统。该方案跳出传统全自动分割的思维定式,转而采纳“模型推理+专家微调”的协同策略,在模型输入层开辟了一条额外的点提示通道,允许操作者通过鼠标标记少量前景或背景点,将这些位置信息与图像特征并行馈入网络,从而将抽象的空间先验转化为可微分的学习信号,使得分割结果能够灵活响应个体差异与局部歧义。编码端采用基于移位窗口注意力的Transformer结构,以分层递降的分辨率捕获全局感受野下的解剖结构关联,解码端则通过逐步上采样与跨层特征拼接恢复空间细节,最终输出逐像素的二分类概率图。训练数据来自心脏MRI多切片序列,每张样本不仅包含原始影像与对应金标准掩膜,还通过随机采样前景点的方式模拟真实交互场景,迫使模型学会如何从稀疏的点监督中推断完整器官轮廓。损失函数选用标准交叉熵,用以衡量预测概率与真实标签之间的分布差异,同时引入混淆矩阵模块对训练与验证阶段的像素精度、召回率、F1分数、Dice系数及平均交并比进行逐轮次追踪,所有评估曲线均自动落盘保存,便于横向对比不同超参数配置下的性能演变规律。在工具链末端,系统配套开发了一个基于Tkinter的事件驱动型图形界面,将模型推理、点标注、结果渲染与图像交互四个环节无缝串联。用户上传图像后,可通过左键与右键分别部署正负样本点,随后系统自动完成坐标缩放、通道拼接、前向传播与掩膜重采样,最终在原始影像上叠加半透明彩色蒙层,清晰勾勒出模型判定的心脏区域。整套代码逻辑紧密、模块边界清晰,既可作为医学影像分割领域的教学范例,亦可经过少量适配迁移至其他器官或模态的交互式标注任务中,具备良好的扩展潜力与实用价值。

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