002-EE-0010-ajax

本文介绍了 jQuery 中常用的 AJAX 方法,包括 $.ajax, get, post, getJSON 和 getScript 等,并详细解析了这些方法的参数及其使用场景。适用于前端开发者快速上手 AJAX 操作。

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常用jquery中的ajax方法
	* $.ajax([options])
	* get(url,[data],[callback],[type])
	* post(url,[data],[callback],[type])
	* getJSON(url,[data],[fn])
	* getScript(url,[data],[fn])
	* load(url,[data],[callback])
	
$.ajax参数解析
	* url:请求地址
	* data:发送到服务器的参数
	* contentType:发送到服务器的参数类型(例如:contentType:"application/json;charset=UTF-8")
	* success:服务器端成功响应时触发的函数
	* async:是否异步,默认是true代表异步
	* dataType:服务器端返回的数据类型,常用text和json
	* type:请求方式,POST/GET
	
get/post参数解析
	* url:请求地址
	* data:发送到服务器的参数
	* callback:服务器端成功响应时触发的函数
	* type:服务器端返回的数据类型
		* text
		* json
		* html


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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