js 学习笔记

本文通过示例展示了如何使用Firebug查看JavaScript的console.log()输出,包括变量、数组、对象及其数组的打印方法,并附带了简单的中文输入验证及IE下文本域字数统计的代码。

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

// firebug 查看 打印console.log()用法

<script type="text/javascript">
//变量
var i = 'I am a string';
console.log('变量:',i);
//数组
var arr = [1,2,3,4,5];
console.log('数组:',arr);
//对象
var obj1 = {
    key1 : 'value1',
    key2 : 'value2',
    key3 : 'value3'
};
var obj2 = {
    key6 : 'value4',
    key5 : 'value5',
    key4 : 'value6'
};
var obj3 = {
    key9 : 'value7',
    key8 : 'value8',
    key7 : 'value9'
};
console.log('对象:',obj1);
//对象数组
var objArr1 = [obj1,obj2,obj3];
var objArr2 = [[obj1],[obj2],[obj3]];

console.log('对象数组1:',objArr1);
console.log('对象数组1:',objArr2);
</script>

输出:

变量:I am a string
数组:[1, 2, 3, 4, 5]
对象:Object { key1="value1", key2="value2", key3="value3"}
对象数组1:[Object { key1="value1", key2="value2", key3="value3"}, Object { key6="value4", key5="value5", key4="value6"}, Object { key9="value7", key8="value8", key7="value9"}]
对象数组1:[[Object { key1="value1", key2="value2", key3="value3"}], [Object { key6="value4", key5="value5", key4="value6"}], [Object { key9="value7", key8="value8", key7="value9"}]]



//js验证输入中文
姓:<input type="txt" name="xing" size="4" value="" on
Keypress="if ((event.keyCode != 13 && event.keyCode < 160)) event.returnValue = false;">
   名:<input type="txt" name="ming" size="4" value="" onKeypress="if ((event.keyCode != 13 && event.keyCode < 160)) event.returnValue = false;">

//ie 下 js textarea 统计字数 onpropertychange事件 

<textarea id="textcont" name="textcont" cols="100" rows="24" onpropertychange="textCounter(this)"></textarea>

function textCounter(field) {
if (field.value.length > 5000)
   document.getElementById('zi1').innerText = '(5000)';
else
   document.getElementById('zi1').innerText = '';
   document.getElementById('zi0').innerText =  field.value.length;
}


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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