6.js模式-中介者模式

本文深入解析中介者模式的概念及其在对象间通信中的应用,通过实例展示了如何使用JavaScript实现这一模式,以简化复杂对象间的交互。重点讨论了如何利用中介者模式减少代码耦合,提高系统的可维护性和扩展性。

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1. 中介者模式

所有对象通过中介者进行通信

var playDirector = (function(){

      var players = [];

      var options = {};

     

      options.add = function(p){

             players.push(p);

      }

     

      options.die = function(p){

             for(var i = 0;i<players.length;i++){

                    if(players[i] === p){

                           players.splice(i,1);

                    }else{

                           players[i].die('die');

                    }

             }

      }

     

      var receiveMsg = function(){

             var key = Array.prototype.shift.call(arguments);

            

             options[key].apply(this,arguments);

      }

     

      return {

             receiveMsg:receiveMsg

      }

})();

 

function play(name){

      this.name = name;

      this.state = 'alive';

}

 

play.prototype.die = function(){

      this.state = 'die';

      playDirector.receiveMsg('die',this);

}

 

play.prototype.receive = function(msg){

      console.log(msg);

}

转载于:https://www.cnblogs.com/SLchuck/p/4869716.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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