require循环依赖

CommonJS模块机制详解:require原理、循环依赖与ESM互操作 JavaScript模块化是现代前端与后端工程化的基石。CommonJS作为Node.js默认的模块规范,通过require函数加载模块,并借助module.exports导出对象。其核心机制包括路径解析、缓存复用与函数包装,理解这些原理有助于排查依赖加载异常。尤其当项目出现循环依赖或require.cache缓存未失效时,往往表现为模块导出为空或运行结果陈旧。同时,随着ES Module普及,CommonJS与ESM的互操作也成了工程化绕不开的话题。掌握CommonJS底层语义,不仅能让Node.js服务 阅读详情

     如果您定义了一个循环依赖项(“a”需要“b”和“b”需要“a”),那么在这种情况下,当“b”的模块函数被调用时,它将得到“a”的未定义值。“b”可以在模块被定义为使用require()方法之后获取“a”(请确保指定需要作为依赖项,以便使用正确的上下文查找“a”):

//Inside b.js:
define(["require", "a"],
    function(require, a) {
        //"a" in this case will be null if "a" also asked for "b",
        //a circular dependency.
        return function(title) {
            return require("a").doSomething();
        }
    }
);

    通常,您不需要使用require()来获取模块,而是依赖于将模块传递给函数作为参数。循环依赖是很少见的,通常是您可能想要重新考虑设计的标志。然而,有时它们是必需的,在这种情况下,使用require()如上所述。

    如果您熟悉CommonJS模块,则可以使用导出来为模块创建一个空对象,该对象可立即用于其他模块的引用。通过在循环依赖项的两边执行这个操作,您就可以安全地保留到另一个模块。这只有在每个模块向模块值导出对象时才有效,而不是函数:

//Inside b.js:
define(function(require, exports, module) {
    //If "a" has used exports, then we have a real
    //object reference here. However, we cannot use
    //any of "a"'s properties until after "b" returns a value.
    var a = require("a");

    exports.foo = function () {
        return a.bar();
    };
});

    或者,如果您正在使用依赖数组方法,请要求特殊的“导出”依赖项:

//Inside b.js:
define(['a', 'exports'], function(a, exports) {
    //If "a" has used exports, then we have a real
    //object reference here. However, we cannot use
    //any of "a"'s properties until after "b" returns a value.

    exports.foo = function () {
        return a.bar();
    };
});

原文链接:http://requirejs.org/docs/api.html#circular


手写webpack核心原理,支持typescript的编译和循环依赖问题的解决 因为循环依赖也只不过是形成递归,所以依赖图不局限于DAG,可以是任意有向图。因为待执行的代码中所有的路径都是相对路径,我们需要用。根据参考链接3,我们可以用“记忆化搜索”的思路,开一个全局变量。因为参考链接1写得很清晰了,本文仅定位为一个额外补充,不会写得很详细。属性应该设计为一个哈希表,而非直接设计为数组,下文会解释原因。怎么实现,因此这里编译ts的做法是直接判定入口文件的扩展名为。对象,其副作用为把整个文件的代码执行了一遍。对象的值是空的,但因为对象的浅拷贝特性,函数,它只不过起到一个拦截器的作用。 阅读详情

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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")

使用require出现循环依赖模块报错的问题

当前文件是b.js文件,如果a.js文件与b.js相互依赖,这样写获取到的a就是underfined。define([ '../A' ],function(A){ 'use strict'; var B = function(){ console.log(A) // underfined } })应该写成如下的形式,才能使用A.js:define([

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大叔0o0
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