一次搞定js类型判断

对于一些灵活或者通用的函数,需要根据输入的参数类型,来执行一些逻辑,或简单的报错。因此准确的判断数据类型就尤为重要。

第一种方式,也是最容易想到的方式,typeof。它可以很容易的判断出大部分数据的类型,然而array和null会被误判为object类型。

第二种方式,instanceof,然而它的判断逻辑是基于实例的,跨实例或非实例则会出现问题,而且修改_proto_会影响判断结果。

第三种方式,也是最推荐的一种,Object.prototype.toString.call()

function isType(type, target){
   var str = Object.prototype.toString.call(target); // [object  Xxx]
   return str.indexOf(type)!=-1?true:false;
}
// 注意类型的首字母为大写
isType('Array', []);  // true
isType('Null', null);  // true

  

转载于:https://www.cnblogs.com/diyichen/p/11306246.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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