Backbone.js入门、进阶教程(2012版):构建未来单页应用

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《Backbone.js 教程:初学者、中级者与高级篇 (2012)》是一本由 Thomas Davis 编著的专业书籍,旨在通过Leanpub平台提供全面的教程。该书于2012年10月23日发布,采用 Lean Publishing 的理念,允许作者在编写过程中不断更新和发布电子书。Lean Publishing 是一种自出版模式,鼓励作者实时分享作品并根据读者反馈进行迭代。 本书的核心内容包括: 1. **为何需要Backbone.js**:介绍JavaScript框架Backbone.js的重要性,它如何简化单页应用开发,并帮助开发者构建更高效、可维护的web应用。 2. **单页应用的未来**:讨论单页应用(SPA)的发展趋势,以及它们在现代Web开发中的优势,如更快的用户体验和更好的数据管理。 3. **Backbone.js在实际中的应用**:深入讲解Backbone.js如何协助开发人员处理数据绑定、模型管理和视图操作,以及它与其他框架的比较。 4. **视图详解**: - `el` 属性:介绍视图元素的选择器,它是Backbone视图关联到DOM元素的方式。 - 加载模板:展示如何使用模板引擎来动态生成HTML内容。 - 监听事件:教授如何设置和响应视图的事件处理程序,以实现用户交互。 5. **技巧与窍门**:提供实用的建议和最佳实践,帮助读者解决在使用Backbone.js时可能遇到的问题。 6. **相关链接**:提供进一步学习和资源链接,引导读者探索更多关于Backbone.js和前端开发的资料。 7. **贡献者**:感谢那些对本书做出贡献的开发者,他们可能提供了代码示例、问题解答或改进意见。 8. **模型基础**: - 设置属性:讲解如何创建和初始化模型,以及如何处理数据操作。 - 获取属性:介绍如何读取模型的值。 - 更深入的模型概念:探讨模型与视图之间的关系,以及数据同步策略。 这本书是为不同层次的开发者设计的,从初学者入手,逐步深入到高级应用,旨在帮助读者掌握Backbone.js的核心概念和技术,适应现代Web开发的挑战。对于想要学习或提升Web前端技能的读者来说,这是一份不可多得的参考资料。

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