很不错的Dojo AMD分析

最新推荐文章于 2019-11-04 17:44:51 发布
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#Dojo

本文分享了一个关于AMD的入门介绍博客，该博客详细介绍了如何利用AMD解决日常工作中遇到的问题。通过阅读，读者可以深入了解AMD的核心概念，并学会如何在实际项目中应用这些知识。
最近利用工作之余在了解Dojo,发现dojo的解决了很多平时工作中的问题。
分享一个不错的AMD入门介绍博客：http://kb.cnblogs.com/page/96890/
DOJO权威指南+DOJO1.1源码
03-08
DOJO 1.1引入了Asynchronous Module Definition (AMD)的加载机制，通过require.js实现，使得代码的组织和依赖管理更加高效。AMD允许异步加载模块，提高了页面的加载速度，并且可以更好地控制代码的执行顺序。 3. *...
dojo-release-1.10.0
05-22
通过分析`dojo-release-1.10.0-src`这个源码包，开发者可以深入学习Dojo的内部实现，了解AMD机制、模块化设计以及各种功能的实现细节，这对于提升JavaScript编程技能和理解前端架构有极大的帮助。同时，对于想要贡献...
DOJO 之深入分析require
yatsov的博客
11-14 1885
本文翻译自dojo文档 深度分析require require接收以下参数     configuration (optional, default=undefined): an object with loader configuration options - this allows you to reconfigure the loader at run-time.     co
Dojo与jQuery综合比较分析
larrywangsun的专栏
07-05 690
最近Dojo和jQuery双双发布了最新的1.8版本，有着相同版本号的两个Javascript库也有许多核心的相同之处：相同的资源加载机制AMD、相同的选择器 引擎Sizzle等。作为业界知名的Javascript库，Dojo和jQuery在各自领域有着为数众多的拥护者。不过正所谓一把钥匙开一把锁，对一个项目来说肯定有个最适合它的工具库，用对了工具才能事半功倍。所以对项目经理或是技术总监来说，工程
Dojo 与 jQuery 综合比较分析
TechBirds在路上
04-07 1111
最近Dojo 和jQuery双双发布了最新的1.8版本，有着相同版本号的两个Javascript库也有许多核心的相同之处：相同的资源加载机制AMD、相同的选择 器 引擎Sizzle等。作为业界知名的Javascript库，Dojo和jQuery在各自领域有着为数众多的拥护者。不过正所谓一把钥匙开一把锁，对一 个项目来说肯定有个最适合它的工具库，用对了工具才能事半功倍。所以对项目经理或是技术总监来说
dojo与requireJS的分析
遇见最好的自己，才能遇见最好的人！
07-30 2043
dojo框架与requireJS都采用了AMD异步加载模块的方法，但是两者有一定的区别。 相同点是：当你引入库文件后，都会形成一个require()全局函数。 异同点： 1.requireJS引入库文件后，需要设置主模块。例如： requireJS原理：当你引入require.js文件的时候会对该脚本文件造成延迟，所以html先加载，require.js脚本后加载，require.js
AMD与CMD区别分析
dcdjldfu334551的博客
02-13 139
[转]原文：以代码爱好者角度来看AMD与CMD 　　随着浏览器功能越来越完善，前端已经不仅仅是切图做网站，前端在某些方面已经媲美桌面应用。越来越庞大的前端项目，越来越复杂的代码，前端开发者们对于模块化的需求空前强烈。后来node出现了，跟随node出现的还有commonjs，这是一种js模块化解决方案，像Node.js主要用于服务器的编程，加载的模块文件一般都已经存在本地硬盘，...
web前端之Dojo与jQuery综合比较分析
爸爸去哪了2之熊猫三胞胎的博客
12-02 943
#web前端之Dojo与jQuery综合比较分析最近Dojo和jQuery双双发布了最新的1.8版本，有着相同版本号的两个JavaScript库也有许多核心的相同之处：相同的资源加载机制AMD、相同的选择器 引擎Sizzle等。作为业界知名的Javascript库，Dojo和jQuery在各自领域有着为数众多的拥护者。不过正所谓一把钥匙开一把锁，对一个项目来说肯定有个最适合它的工具库，用对了工具才能
Dojo Build 进阶
blocklang的博客
11-04 210
创建包 一个包就是一部分代码，它用于表示一部分功能。可以按需异步、并行加载包。与不使用任何代码拆分技术的应用程序相比，合理分包的应用程序可以显著提高响应速度，需要请求的字节数更少，加载的时间更短。在处理大型应用程序时，这一点尤其重要，因为这类应用程序的大部分表现层逻辑在初始化时是不需要加载的。 Dojo 尝试使用路由和 outlet 智能地做出选择，自动将代码拆分为更小的包。通常各个包内的代码都是...
Dojo Cache
robin xiong的专栏
04-09 1188
分析 Dojo 源代码时遇到 Cache, 以及pendingCacheInsert不
Dojo与jQuery前端框架对比分析
Dojo 很早就引入了 AMD 规范，允许开发者按需加载模块，提升页面性能并支持复杂的依赖管理。例如，通过 `require(['dojo/dom', 'dojo/on'], function(dom, on){ ... })` 可以只加载所需模块，避免全局污染。相比之下...
dojo_doc
07-30
Dojo Toolkit的核心特点包括模块化系统（AMD，Asynchronous Module Definition），使得代码组织更加有序；强大的DOM操作和事件处理能力；以及一套完整的UI组件，如表单控件、布局容器等。此外，Dojo还提供了数据存储...
dojo的源码
08-28
通过分析和学习Dojo的源码，开发者可以深入了解JavaScript库的设计模式，模块化实现，以及如何编写高效、可维护的前端代码。对于想要深入Dojo或者JavaScript的开发者来说，这是一个宝贵的资源。
【直流微电网保护】【本地松弛母线、光伏系统、电池和直流负载】【光伏系统使用标准的光伏模型+升压变换器】【电池使用标准的锂离子电池模型+双有源桥变换器】Simulink仿真实现
01-01
【直流微电网保护】【本地松弛母线、光伏系统、电池和直流负载】【光伏系统使用标准的光伏模型+升压变换器】【电池使用标准的锂离子电池模型+双有源桥变换器】Simulink仿真实现
成都市2019年人口分布矢量数据（SHP格式）及GIS分析方法
01-01
成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市，其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集，该数据以矢量格式存储，属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式，用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成，主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**：该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息，例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**：此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系，该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析，有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**：该文件存储成都市各区（县）的几何边界，以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符，可与属性表中的相应记录关联，实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**：作为形状索引文件，它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率，支持快速读取与显示。 基于上述数据，可开展以下几类空间分析： - **人口密度评估**：结合各区域面积与对应人口数，计算并比较人口密度，识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**：运用热点分析（如 Getis-Ord Gi* 统计）或聚类算法（如 DBSCAN），探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**：通过莫兰指数等空间自相关方法，分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**：将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加，探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具，可开展多尺度、多维度的定量分析，从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
20mm 高速钢立铣刀ENDMILL 20mm.SLDPRT
01-01
20mm 高速钢立铣刀ENDMILL 20mm.SLDPRT
【浏览器自动化测试】基于Playwright的OJ监控系统设计：实现竞赛平台7×24小时无人值守运维与性能基线预警
01-01
内容概要：本文介绍如何通过前端监控与浏览器自动化测试技术，构建7×24小时无人值守的OJ（在线判题）系统监控机器人，应用于计算机竞赛场景。核心包括使用Playwright实现多层级自动化测试（冒烟、回归、压测），结合Synthetics监控、Web Vital体验红线、K8s边缘节点部署及Prometheus/Grafana监控体系，实现从全球节点模拟真实选手操作、实时采集性能指标到自动告警与可视化分析的闭环。代码层面展示了Docker镜像构建、自动化脚本注入性能监听、推送指标至Pushgateway及K8s定时任务编排的完整流程。; 适合人群：具备前端开发、自动化测试或运维监控经验，熟悉Node.js、Kubernetes和Prometheus的技术人员，适用于教育机构、竞赛平台或企业级OJ系统的研发与运维团队； 使用场景及目标：①赛前大规模健康检查并生成健康度雷达图；②商业赛事中保障SLA服务等级；③赛后通过流量回放定位系统瓶颈；④实现告警降噪与根因快速定位； 阅读建议：建议结合文中提供的Dockerfile、Playwright脚本与K8s配置进行实践部署，重点关注Web Vital指标采集逻辑、多环境隔离策略及Grafana看板联动，深入理解“测试即代码、监控即服务”的云原生竞赛运维新模式。
elenium 的 Web 自动化测试实战项目的开发流程
01-01
自动化测试实战项目开发
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）
最新发布
01-01
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）》的技术资源，重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究，提出了一种N-k多阶段双层优化模型，并结合故障场景筛选方法，用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现，具备较强的工程应用价值和学术参考意义，适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向，涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域，展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群：具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景，熟悉Matlab编程，有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究；②支撑高水平论文（如EI/SCI）的模型复现与算法验证；③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具；④结合YALMIP等工具进行数学规划求解，提升科研效率。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源，下载完整代码与案例进行实践操作，重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路，同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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