dwr总结

本文详细介绍了Direct Web Remoting (DWR) 的配置方法,包括web.xml中的servlet配置及dwr.xml中的各种元素如converter、create等的使用,还提到了如何通过Spring框架访问bean。

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dwr参考文档:[url]http://directwebremoting.org/dwr/index.html[/url]
配置web.xml
<servlet>
<servlet-name>dwr-invoker</servlet-name>
<servlet-class>org.directwebremoting.servlet.DwrServlet</servlet-class>
</servlet>
<servlet-mapping>
<servlet-name>dwr-invoker</servlet-name>
<url-pattern>/dwr/*</url-pattern>
</servlet-mapping>
配置dwr.xml
默认converter
<convert converter="collection" match="java.util.Collection"/>
and
<convert converter="map" match="java.util.Map"/>
JavaBean Convert
<convert converter="bean" match="com.test.Person"/>
creater
new: Which uses the Java 'new' operator.
<create creator="new" javascript="dwrtest">
<param name="class" value="com.test.DwrTest"/>
</create>
spring: Gives access to beans through the Spring Framework.
<allow>
<create creator="spring" javascript="xxService">
<param name="beanName" value="xxService"/>
</create>
</allow>
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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