Backbone.js实战宝典:构建卓越前端应用

需积分: 9 1 下载量 122 浏览量 更新于2024-07-23 收藏 2.77MB PDF 举报
"《Backbone.js Cookbook》是一本专为前端开发设计的实用指南,由Vadim Mirgorod撰写。这本书提供了超过80个精心策划的食谱,旨在帮助读者利用Backbone.js框架创建卓越的Web应用程序。Backbone.js是一个轻量级的JavaScript库,它结合了Model-View-Controller (MVC)模式和Representational State Transfer (REST)架构原则,为构建高效、模块化的前端应用提供了一个强大的基础。 该书内容覆盖了从基础知识如设置项目结构、创建视图和模型,到高级主题如路由管理、模块化设计和性能优化等各个方面。每个菜谱都以清晰的步骤和示例展示,使开发者能够快速理解和掌握Backbone.js的最佳实践。读者将学习如何处理数据绑定、事件驱动编程以及如何与服务器进行有效的交互。 版权方面,作者和Packt Publishing强调所有内容未经许可不得复制、存储或传输,除非用于学术引用。尽管作者和出版社尽力确保信息的准确性,但书中提供的所有信息均在无保证的情况下出售,不承担因使用本书内容产生的直接或间接损害的责任。 值得注意的是,虽然书中会提到许多公司的商标,但Packt Publishing并不保证这些信息的准确性。《Backbone.js Cookbook》是一本极具价值的资源,对于希望提升前端开发技能、深入理解Backbone.js并将其应用于实际项目的开发者来说,是一本不可或缺的参考书籍。通过阅读这本书,开发者可以不断提升自己的技术栈,适应现代Web开发的需求。"

class ContrastiveModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128): super(ContrastiveModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.contrastive_head(self.backbone(x)) features = F.normalize(features, dim = 1) return features class ClusteringModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, nclusters, nheads=1): super(ClusteringModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.nheads = nheads assert(isinstance(self.nheads, int)) assert(self.nheads > 0) self.cluster_head = nn.ModuleList([nn.Linear(self.backbone_dim, nclusters) for _ in range(self.nheads)]) def forward(self, x, forward_pass='default'): if forward_pass == 'default': features = self.backbone(x) out = [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head] elif forward_pass == 'backbone': out = self.backbone(x) elif forward_pass == 'head': out = [cluster_head(x) for cluster_head in self.cluster_head] elif forward_pass == 'return_all': features = self.backbone(x) out = {'features': features, 'output': [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head]} else: raise ValueError('Invalid forward pass {}'.format(forward_pass)) return out,这是什么模型啊

2023-06-03 上传