关于JSI日志输出的想法

JSI 日志是JSI内核中唯一的一个具体功能。

在2.0preview 中,默认是输出倒错误控制台的。
实现方式
setTimeout(function(){
throw new Error(错误信息)
},0)

但是这样貌似有个异步代码错误插入的问题(当有程序异步调用时,setTimeout抛出的错误可能会导致异步代码中抛出异常,就像错误发生在异步代码中一样)。

所以这个问题必须解决了。


原先的想法是模仿 log4javascript。 那样,在日志窗口,可以实现很多复杂功能。
但是,因为日志系统时内核的部分,不想做的太复杂。打消了这个念头。
不过,可以实现这个功能,在托管类库中,用户需要,可以通过$JSI.setConsole(new OtherConsole())方式使用。

后来又想模仿 Log4js 。不过最后还是打消了,浏览器依赖太严重。也有点复杂,同上作为可选方案还行。


算了,不去模仿别人了,还是以自己的方式吧。

暂时想法如下:
使用 confirm函数,以前的版本曾经使用过alert输出,但是很多alert比较烦人。这次我用confirm,我可以在没个输出后询问,下次同样等级的日志还要不要输出。
不要,那么下次就不用再受打扰了。


这是
现在 我的想法,欢迎大家讨论建议
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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