例如，AirNet [19] 采用自监督预训练来学习退化表示。PromptIR [20] 引入了一种自适应提示框架，其中提示直接进行参数化，并与恢复模型联合优化。这种端到端的方法利用模型自身的优化来捕捉数据和任务先验，提供了一种高效的解决方案。PromptIR 取得了显著的性能提升，并启发了众多后续研究 [22]、[23]。但是，这些提示学习缺乏明确的约束，可能导致表达和判别能力有限。端到端学习过

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本文提出了退化分类预训练（DCPT）方法，该方法使模型能够学习如何对输入图像的退化类型进行分类，以用于通用图像恢复预训练。与现有的自监督预训练方法不同，DCPT将输入图像的退化类型用作一种极其微弱的监督，这种监督很容易获得，甚至在所有图像恢复数据集中都是内在存在的。DCPT包括两个主要阶段。首先，从编码器中提取图像特征。随后，利用一个轻量级解码器（如ResNet18），仅根据第一阶段提取的特征对输

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一.java中的compareto方法1.返回参与比较的前后两个字符串的asc码的差值，如果两个字符串首字母不同，则该方法返回首字母的asc码的差值String a1 = “a”;String a2 = “c”;System.out.println(a1.compareTo(a2));//结果为-22.即参与比较的两个字符串如果首字符相同，则比较下一个字符，直到有不同的为止，返回该不同的字符的as