Backbone.js介绍

注:教程请参见这里(本文有很多内容都是从这里翻译的),官方网站在这里;综合例子参见这里。

 

Backbone.js是一个前端MVC框架,model能够绑定键值对和自定义事件,集合具备可枚举方法的富API,视图具备事件处理能力,并且可以通过RESTful的JSON接口和你已有的API通信。

 

View

 

Backbone里的视图就是用来反映数据模型的,可以监听事件并响应,通过利用Underscore.js(这个真是一个牛逼哄哄的东西,自己看),还支持了JavaScript模板技术,把数据和模板分离开。

 

“el”熟悉就是浏览器创建的一个DOM对象的引用,是供backbone渲染的画布,每一个view都会有这样一个属性,如果不存在,backbone就会自己定义一个空的div来作为el,现在把"el"属性定义到div#search_container,看:

 

<div id="search_container"></div>

<script type="text/javascript">
     SearchView = Backbone.View.extend({
        initialize: function(){
            this.render();
        },
        render: function(){
            //Pass variables in using Underscore.js Template
            var variables = { search_label: "My Search" };
            // Compile the template using underscore
            var template = _.template( $("#search_template").html(), variables );
            // Load the compiled HTML into the Backbone "el"
            this.el.html( template );
        },
        events: {
            "click input[type=button]": "doSearch"  
        },
        doSearch: function( event ){
            // Button clicked, you can access the element that was clicked with event.currentTarget
            alert( "Search for " + $("#search_input").val() );
        }
    });
        
    var search_view = new SearchView({ el: $("#search_container") });
</script>

<script type="text/template" id="search_template">
    <!-- Access template variables with <%= %> -->
    <label><%= search_label %></label>
    <input type="text" id="search_input" />
    <input type="button" id="search_button" value="Search" />
</script>

 

上面的代码说明一下:

  • render方法就是渲染页面的方法;
  • View层的事件绑定也支持了:
    "click input[type=button]": "doSearch";
  • 对于模板的使用,先定义这个模板:
    <script type="text/template" id="search_template">……</script>
    然后模板+数据来生成结果:
    var template = _.template( $("#search_template").html(), variables );
    然后再把结果渲染到画布上:
    this.el.html( template );

Model

 

Model是JavaScript应用的核心,在这里它包括了包含大量逻辑的数据交互、转换、校验,属性的计算和访问控制:

 

Person = Backbone.Model.extend({
        defaults: {
            name: 'Fetus',
            age: 0,
            children: []
        },
        initialize: function(){
            alert("Welcome to this world");
        },
        adopt: function( newChildsName ){
            var children_array = this.get("children");
            children_array.push( newChildsName );
            this.set({ children: children_array });
        }
    });
    
    var person = new Person({ name: "Thomas", age: 67, children: ['Ryan']});
    person.adopt('John Resig');
    var children = person.get("children"); // ['Ryan', 'John Resig']

 

简单说明一下:

  • default是用来定义Model的属性的默认取值的;
  • 设值(setter)可以这样写:
    set({ children: children_array });
  • 而取值(getter)则这样写:
    person.get("children")。

再来看看事件绑定的写法(看下面的bind方法的调用)和属性校验的写法(validate方法):

 

    Person = Backbone.Model.extend({
        // If you return a string from the validate function,
        // Backbone will throw an error
        validate: function( attributes ){
            if( attributes.age < 0 && attributes.name != "Dr Manhatten" ){
                return "You can't be negative years old";
            }
        },
        initialize: function(){
            alert("Welcome to this world");
            this.bind("error", function(model, error){
                // We have received an error, log it, alert it or forget it :)
                alert( error );
            });
        }
    });

 

Router

 

Router以前是被backbone称为Controller的,它使用URL的hash来做地址映射。主要的写法有“*”和“:”两种:

 

    var AppRouter = Backbone.Router.extend({
        routes: {
            "/posts/:id/:action": "getPost",
            "*actions": "defaultRoute" // Backbone will try match the route above first
        },
        getPost: function( id, action ) {
            // Note the variable in the route definition being passed in here
            alert( "Get post number " + id );   
        },
        defaultRoute: function( actions ){
            alert( actions ); 
        }
    });
    // Instantiate the router
    var app_router = new AppRouter;
    // Start Backbone history a neccesary step for bookmarkable URL's
    Backbone.history.start();

 

稍微说明一下:

  • 如果URL为http://example.com/#/posts/121/delete的话,那么:
    "/posts/:id/:action"匹配上了,那么id="121",action="delete"这样的参数传到getPost方法里;
    如果没匹配上,"121/delete"将作为参数传到defaultRoute方法里。
  • 在创建好所有的router之后,一定要调用一下Backbone.history.start()方法来route你的URL。

 

Collection

 

Collection其实就是一组Model的有序集合。

 

    var Song = Backbone.Model.extend({
        defaults: {
            name: "Not specified",
            artist: "Not specified"
        },
        initialize: function(){
            console.log("Music is the answer");
        }
    });
    
    var Album = Backbone.Collection.extend({
        model: Song
    });
    
    var song1 = new Song({ name: "How Bizarre", artist: "OMC" });
    var song2 = new Song({ name: "Sexual Healing", artist: "Marvin Gaye" });
    var song3 = new Song({ name: "Talk It Over In Bed", artist: "OMC" });
    
    var myAlbum = new Album([ song1, song2, song3]);
    console.log( myAlbum.models ); // [song1, song2, song3]
    

 

说明一下:

  • 对象集合怎么放进去(比如数组形式),它就怎么管理:
    var myAlbum = new Album([ song1, song2, song3]);

文章系本人原创,转载请注明作者和出处

 

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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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Backbone.js 简易入门教程

因为最近的工作中使用到了backbone.js框架,所以在网上找了些资料,但是关于这个框架的中文资料实在是太少了,没有办法,只好自己翻译了壹篇简单的入门教材。如果翻译得不好,请大家口下留情。另外,大家也可以签出 Agility.js 的代码,它也是壹个用于替代Backbone.js的壹个简单框架。这是壹个简单的 Backbone.js 教程,由不言自明的"Hello World"到日益复杂的例子组

huang100qi的专栏 8777

backbone java_在 Nashron 中使用 Backbone.js - Java 8 简明教程

这个例子展示了如何在Java8的Nashron JavaScript引擎中使用Backbone.js模型。Nashron在2014年三月首次作为Java SE 8 的一部分发布,并通过以原生方式在JVM上运行脚本扩展了Java的功能。对于Java Web开发者,Nashron尤其实用,因为它可以在Java服务器上复用现有的客户端代码。传统的Node.js具有明显优势,但是Nashorn也能够缩短J...

weixin_34998865的博客 222

Backbone Game Engine 安装和配置指南

Backbone Game Engine 安装和配置指南 1. 项目基础介绍和主要编程语言 项目基础介绍 Backbone Game Engine 是一个基于 Backbone.js 的 HTML5 游戏引擎。它旨在为开发者提供一个简单易用的框架,用于创建基于 HTML5 的游戏。该项目利用了 Backbone.js 的事件驱动和模型-视图-控制器(MVC)架构,使得游戏开发更加模块化和易于维护。...

gitblog_07581的博客 498

BackBone.js入门教程

废话不说,直入正题。 Backbone.js是什么 Backbone.js提供了一套web开发框架,通过Models进行key-value绑定及自定义事件处理,通过Collections提供一套丰富的API用于枚举功能,通过Views来进行事件处理及现有的Application通过RESTful JSON接口进行交互,它是基于jQuery和underscore的一个前端js框架。 Backb

司想君 470
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RayChase
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