vue模板引擎mustache02__机理(笔记)

Vue2.x-mustache模板引擎(笔记) Vue2.x-mustache模板引擎Vue2.x-mustache模板引擎历史上曾经出现的数据变为视图的方法纯 DOM 法数组 join 法ES6 的反引号法mustache 的基本使用mustache 库简介mustache 的基本使用mustache 的底层核心机理`replace()` 方法实现简单地模板数据填充mustache 库的机理什么是 `tokens`?循环情况下的 `tokens`双重循环下的 `tokens``mustache` 库底层重点要做2个事情手写实现 mustache 库使用 阅读详情

mustache的底层实现机理**mushache库不能用简单正则表达式思路实现**mustache库的机理什么是tokens?tokens的两种情况mustache库底层重点做的两件事tokens观察

mustache的底层实现机理

**mushache库不能用简单正则表达式思路实现**

  • 在较为简单的示例情况下可以使用这个则表达式实现

    //模板字符串
    <h1>我买了一个{{thing}},好{{mod}}阿</h1>
    //数据
    {
        thing: '华为手机',
        mod: '开心'
    }
  • 但当情况较为复杂时正则表达式的思路肯定时不行了。

    //例如
    <ul>
        {{#arr}}
            <li>{{.}}</li>
        {{/arr}}
    </ul>
  • 正则表达式简单实现

    var template = '<h1>买了个{{thing}},好{{mod}}阿</h1>'
    var data = {
        thing: '手机',
        mod: '开心'
    }
        // 最简单的模板引擎实现函数,利用正则replace()方法
        // replace()的第二个参数可以是一个函数,这个函数提供捕获的东西的参数,就是$1
        // 结合data对象进行智能替换
        function render(templateStr,data){
          return templateStr.replace(/\{\{(\w+)}}/g, function(findStr,$1){
            return data[$1]
          })
        }
        var result = render(template,data);
        console.log(result);//<h1>买了个手机,好开心阿</h1>

mustache库的机理

什么是tokens?

  • token时**JS的嵌套数组,即为模板字符**串的JS表示

  • 它是“抽象语法树”、“虚拟节点”等等的开山鼻祖

  • 示例

    //模板字符串
    <h1>我买了一个{{thing}},好{{mod}}阿</h1>
    //tokens
    [
        ["text","<h1>我买了一个"],//token
        ["name","thing"],//token
        ["text","好"],//token
        ["name","mod"],//token
        ["text","阿</h1>"],//token
    ]

非常具有创造性的,轰动性的模板解析原理

tokens的两种情况

  • 无循环时

    模板字符串编译为数组的形式即为tokens,然后结合数据解析为所需要的形式,

  • 循环情况下的tokens,多重循环时继续嵌套

    //模板字符串
    <div>
      <ul>
        {{#arr}}
        <li>{{.}}</li>
        {{/arr}}
      </ul>
    </div>
    //编译后
    [
        ["text","<div><ul>"],
        ["#","arr",[
            ["text","<li>"],
            ["name","."],
            ["text","</li>"]
        ]],
        ["text","</ul></div>"]
    ]

mustache库底层重点做的两件事

  • 将模板字符串编译为tokens形式

  • 将tokens结合数据,解析为dom字符串

tokens观察

  • 操作源码

    源码种在返回结果之前打印值

     

  • 示例

 var template = `
        <ul>
          {{#arr}}
            <li>
              {{name}}的爱好
             <ol>
                {{#hobbies}}
                  <li>{{.}}</li>
                {{/hobbies}}
              </ol>
            </li>
          {{/arr}}
        </ul>
    `
    
 Mustache.render(template, {})

 

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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