构建现代应用:Backbone.js与Node、Express技术探索

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《Developing Backbone.js Applications》是一本由Addy Osmani编著的教程,旨在帮助读者使用现代技术栈(如Node.js和Express)开发高效的应用程序,并解决Backbone.js和jQuery Mobile中的路由问题。该书特别关注于Backbone.js框架的深入理解,包括Model-View-Controller (MVC) 和 Model-View-Presenter (MVP) 设计模式。 在本书的开篇,作者首先介绍了MVC模式的基本概念,从Smalltalk-80 MVC模型出发,解释了它如何演变成为我们今天所熟知的设计模式。这部分内容对于理解Backbone.js的核心理念至关重要,因为Backbone.js正是基于MVC架构构建的。 书中着重讲解了Backbone.js的组件,如模型(Models)、视图(Views)和控制器(Controllers)。模型用于处理数据,视图负责展示数据,而控制器则负责协调这两者之间的交互。通过对比Spine.js和Backbone.js在控制器实现上的不同,读者可以更好地理解两种框架的异同。 接下来,作者深入探讨了MVC模式带来的益处,以及为什么选择使用Backbone.js。此外,还涉及了MVP模式,让读者了解其在某些场景下的优势和与MVC模式的区别。书中还提供了快速参考(Fast facts),方便读者在实际开发中查阅关键信息。 在技术细节部分,书里涵盖了Backbone.js的核心组件路由器(Routers)的使用,特别是Backbone.history模块,以及命名空间(Namespacing)的概念和其实现技巧。作者强调了自动化Backbone.js项目结构生成工具的价值,以便提高开发效率。 《Developing Backbone.js Applications》是一本全面且实用的教程,不仅适合初学者学习Backbone.js基础,也适合有一定经验的开发者深化对框架的理解,以及在实际项目中优化应用架构。通过阅读这本书,读者将能够掌握如何利用Backbone.js构建现代Web应用程序,并充分利用其优点来简化开发流程。

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