flex+blazeDs与Ext+dwr比较

本文探讨Flex结合BlazeDS与Ext结合DWR两种技术栈的相似性和差异。它们虽分别基于FlashPlayer和纯JavaScript,但在页面展示技术和后台交互方面表现出高度一致性。文章详细对比了配置和服务调用方式,并指出两者在对象类型转换上的相同之处。

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感觉flex+blazeDs约等于Ext+dwr,为什么这么说呢?

首先flex与ext都是页面显示的技术,也就是说与后台的语言是无关的,两者的区别就在于一个页面技术的实现是基于flash player的,另一个不用,使用的语言上来说是很相似的,flex是用mxml来画控件,处理主要是通过actionscript来实现的,而ext则全部都是用javascript来实现的(实际中你会发现actionscript与javascript是十分相似的).

接下来说说他们连接后台的技术,因为我是学java的,所以就介绍连接java的了,blazeDs与dwr感觉都是充当一个中间件的角色,也就说通过这两种技术都可以直接调用后台的方法,而且你会发现这两者的相似程度也是惊人的,使用上基本是一致的.

所以说,如果你以前学的是Ext+dwr的人转flex可以说是非常轻松的,而且我发现后台的方法也基本上不需要改变,真的可以说很完美了.

下面来用例子简单的对比下两者的相似之处:

首先介绍dwr的,dwr配置一个Service是这样的

   <create creator="new" javascript="JGoodsInfoService">
    <param name="class" value="com.finallygo.countmoney.service.GoodsInfoService"/>
   </create>

而blazeds中如下:

<destination id='JGoodsInfoService'>
   <properties>
    <source>com.finallygo.countmoney.service.GoodsInfoService</source>
   </properties>
</destination>

发现了没两者是惊人的相似啊,呵呵

接下来对比下两者的使用

dwr的使用是:

在页面里添加如下的引用:

<script type="text/javascript" src="dwr/interface/JGoodsInfoService.js"></script>

blazeDS的使用是:

在"页面"里添加

<s:RemoteObject id="JGoodsInfoService" destination="JGoodsInfoService" endpoint="/BlazeDSServer/messagebroker/amf" >

    <s:method name="getUserList" result="getHandler(event)"/>
    <s:method name="saveUser" result="saveHandler(event)"/>

</s:RemoteObject>

发现了没?两者的差异不大吧,但是还有有一些区别的,因为dwr的话,方法是不需要配置的(当然你也可以配置),因为调用的方式是

someService.invoke(args,callback)式的,也就是说你在调用dwr的方法的时候就把回调函数写在后面就好了,而blazeDs中却不是这样的,它的方式是就像调用一个普通的一个对象的方法一样,那有人会问了,那处理之后的结果怎么办呢?呵呵,没看到我刚才贴的代码吗?在blazeDS中,定义RemoteObject的时候就需要对方法进行设置了,而那个result属性的值相当于dwr中的回调函数,现在明白了吗?总的来说还是很相似的.

最后说说类型转换的差异,无论是blazeDs还是dwr都是做了个语言桥梁的作用,既然是不同的语言,肯定就涉及到不同语言类型转换的问题(具体怎么转换可以参考官方文档),我这里就简单介绍下对象类型转换的问题,令人欣慰的是dwr和blazeds对于对象的处理是一样的(为什么欣慰呢,因为如果我要把原来用dwr+Ext技术的系统改成flex+blazeds的后台的代码就不需要修改了),一般来说他们都将对象转换为json格式(对于json不了解的可以把json想象成java中的map),到服务器端后再转成map,这么一来服务器端用Map来接收就好了.

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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