关于闭包的个人理解

网上关于闭包的解释有很多,大多都过于概念化,定义很精准也很难看懂在说什么。。
首先贴一道经典的闭包题:
`

function a(){
var b=0
return function(){
  console.log(b++)
  }
}
var c=a()
var d=a()
c() //0
c() //1
d() //0

`

理解闭包之前,我们要明确js垃圾回收机制中关于引用次数的判断,即当引用对象的引用计数为0的时候,表明此对象值可回收。一个参数的作用域,即其是否能被调用,在于其调用时是否被回收,被回收了自然不能被调用。
以上代码,当执行var c=a()时,可以理解为方法a开辟了一个新的内存空间area1,area1中定义的变量b,由于返回的function中引用了变量area1.b(为了方便理解,以此表示area1空间中的b变量),因此area1.b的引用次数为1,即垃圾回收机制不会对area1.b进行回收,后续执行c()时依然可以调用area1.b
同理,var d=a(),此时开辟新的内存空间area2,并在其中定义变量b。
因此上述代码可以理解为:
`

function a(){
var b=0
return function(){
  console.log(b++)
  }
}
var c=a()
var d=a()
c() //执行console.log(area1.b++),输出0
c() //执行console.log(area1.b++),输出1
d() //执行console.log(area2.b++),输出0

`

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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