exports与module.exports的区别

本文深入讲解了Node.js中模块的使用方法,包括require导入、exports和module.exports导出机制,并通过具体实例展示了如何创建和使用自定义模块。

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nodejs的模块机制是导入和导出:

导入用的是require

例如:require('fs')   require('Express')

导出:exports和module.exports

首先说明:

  1. exports 是指向的 module.exports 的引用
  2. module.exports 初始值为一个空对象 {},所以 exports 初始值也是 {}
  3. require() 返回的是 module.exports 而不是 exports
即module.exports是一个对象,可以有属性和方法,引用时,直接对象.方法即可

/**
 * Created by Uno on 2016/7/29.
 */
var mysql = require('mysql');
var config = require('./dbConfig');
var pool = mysql.createPool(config.dbSetting);
var db = {};
db.query = function (sql, callback) {
    pool.getConnection(function (err, conn) {
        if (err) {
            callback(err, null, null);
            return;
        } else {
            conn.query(sql, function (error, results, fields) {
                for (var i = 0; i < results.length; i++) {
                    console.info("%d\t%s\t%s", results[i].id, results[i].name, results[i].pwd);
                }
                callback(error, results, fields);
            });
            //回调后要释放连接
            conn.release();
        }
    });
};
db.query_param = function (sql, param, callback) {
    pool.getConnection(function (err, conn) {
        if (err) {
            callback(err, null, null);
            return;
        } else {
            conn.query(sql, param, function (error, results, fields) {
                for (var i = 0; i < results.length; i++) {
                    console.info("%d\t%s\t%s", results[i].id, results[i].name, results[i].pwd);
                }
                callback(error, results, fields);
            });
            //回调后要释放连接
            conn.release();
        }
    });
};


//作为对象导出
module.exports = db;

调用时直接db.query()即可

而exports更倾向的是方法的定义

/**
 * Created by Uno on 2016/7/27.
 */
//台区电压曲线
exports.tqdy = function (req, res) {
    res.render('echart/tqdy', {title: '台区电压曲线'});
};
//台区功率曲线
exports.tqgl = function (req, res) {
    res.render('echart/tqgl', {title: '台区功率曲线'});
};
//台区负载率曲线
exports.fzl = function (req, res) {
    res.render('echart/fzl', {title: '台区负载率曲线'});
};
//非台区变电电压曲线
exports.bddy = function (req, res) {
    res.render('echart/bddy', {title: '变电电压曲线'});
};
//非台区配电电压曲线
exports.pddy = function (req, res) {
    res.render('echart/pddy', {title: '配电电压曲线'});
};
如果对exports直接赋值(即让exports指向另外的对象)则不能用require后的方法,因为require返回的始终是module.exports的对象

即不能写成

exports = function(r) {
    return r * r * Math.PI;
  }


### 使用Transformer模型进行图像分类的方法 #### 方法概述 为了使Transformer能够应用于图像分类任务,一种有效的方式是将图像分割成固定大小的小块(patches),这些小块被线性映射为向量,并加上位置编码以保留空间信息[^2]。 #### 数据预处理 在准备输入数据的过程中,原始图片会被切分成多个不重叠的patch。假设一张尺寸为\(H \times W\)的RGB图像是要处理的对象,则可以按照设定好的宽度和高度参数来划分该图像。例如,对于分辨率为\(224\times 224\)像素的图像,如果选择每边切成16个部分的话,那么最终会得到\((224/16)^2=196\)个小方格作为单独的特征表示单元。之后,每一个这样的补丁都会通过一个简单的全连接层转换成为维度固定的嵌入向量。 ```python import torch from torchvision import transforms def preprocess_image(image_path, patch_size=16): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), # 假设目标分辨率是224x224 transforms.ToTensor(), ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor = transform(image) patches = [] for i in range(tensor.shape[-2] // patch_size): # 高度方向上的循环 row_patches = [] for j in range(tensor.shape[-1] // patch_size): # 宽度方向上的循环 patch = tensor[:, :, i*patch_size:(i+1)*patch_size, j*patch_size:(j+1)*patch_size].flatten() row_patches.append(patch) patches.extend(row_patches) return torch.stack(patches) ``` #### 构建Transformer架构 构建Vision Transformer (ViT),通常包括以下几个组成部分: - **Patch Embedding Layer**: 将每个图像块转化为低维向量; - **Positional Encoding Layer**: 添加绝对或相对位置信息给上述获得的向量序列; - **Multiple Layers of Self-Attention and Feed Forward Networks**: 多层自注意机制与前馈神经网络交替堆叠而成的核心模块; 最后,在顶层附加一个全局平均池化层(Global Average Pooling)以及一个多类别Softmax回归器用于预测类标签。 ```python class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0.): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(embed_dim=embed_dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.num_patches + 1, embed_dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) dpr = [drop_rate for _ in range(depth)] self.blocks = nn.Sequential(*[ Block( dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, drop=dpr[i], ) for i in range(depth)]) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) def forward(self, x): B = x.shape[0] cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1) x = self.patch_embed(x) x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) x += self.pos_embed x = self.blocks(x) x = self.norm(x) return self.head(x[:, 0]) ```
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