3.Ext JS 程序中使用路由

extjs学习总结 sencha -sdk F:\SvnCodeManage\repository\ext-6.0.0-gpl generate app extjs F:\SvnCodeManage\repository\aa extjs 学习资料 1、onReady 定义在onReady内的语句块会在页面上下文加载完毕后执行 2、define 定义一个类 3、createc初始化一个类的实例 阅读详情

简单说明

RedirectTo.js  //重定向类
RedirectToModel.js //重定向的模型类
RedirectToController.js //重定向的控制类
RedirectTo.js
Ext.define('application.view.redirectTo.RedirectTo', {
	extend : 'Ext.form.Panel',
	requires : ['Ext.form.Panel',
			'application.view.redirectTo.RedirectToModel',
			'application.view.redirectTo.RedirectToController'],
	xtype : 'redirectTo',
	viewModel : 'redirectTo',
	controller : 'redirectTo',
	defaults : {
		xtype : 'button',
		margin : '5 5 5 5'
	},
	items : [{
		bind : { text : '{Home}' },
		action : 'toHome'
	}, {
		bind : { text : '{User}' },
		handler : 'toUser'
	}, {
		bind : { text : '{Users}' },
		handler : 'toUsers'
	}, {
		bind : { text : '{HomeUser}' },
		handler : 'toHomeUser'
	}, {
		bind : { text : '{Empty}' },
		handler : 'toEmpty'
	}]
})
RedirectToModel.js

Ext.define('application.view.redirectTo.RedirectToModel', {
	extend : 'Ext.app.ViewModel',
	alias : 'viewmodel.redirectTo',
	data : {
		User : 'User',
		Users : 'Users',
		Home : 'Home',
		Empty : 'Empty',
		HomeUser : 'Home User'
	}
});

RedirectToController.js

Ext.define('application.view.redirectTo.RedirectToController', {
	extend : 'Ext.app.ViewController',
	alias : 'controller.redirectTo',
	routes : {										 //路线
		//URL:http://localhost#home%123
		'home%:id' : 'onHome', 		// 跳转到onHome
		// URL:http://localhost#user/123
		'user/:id' : { 								//并且ID满足正则表达式,跳转到onUser
			action : 'onUser', 				// 指定跳转函数
			conditions : {
				':id' : '([0-9]+)' 					// 检测参数类型
			}
		},
		//URL:http://localhost#users/123
		'users/:id' : {							// 并且ID满足正则表达式,并且在执行前检测成功,跳转到onUsers
			action : 'onUsers', 			// 指定跳转函数
			before : 'beforeUsers', 	// 请求之前指定跳转函数
			conditions : {
				':id' : '([0-9]+)'
			}
		}
	},
	listen : {
		component : {
			//xtype = redirectTo >  action= toHome >  button,如果点击那么执行toHome函数
			'redirectTo button[action=toHome]' : {
				click : 'toHome'
			}
		},
		//URL:http://localhost#users/123 
		//如上URL,先执行的是 onUnmatchedroute1 在执行 onUnmatchedroute2
		//其实先后执行循序是 controller 中的编写循序
		controller : {
			// 拦截所有
			'*' : {
				unmatchedroute : 'onUnmatchedroute1'
			},
			// 拦截URL中带有 #
			'#' : {
				unmatchedroute : 'onUnmatchedroute2'
			}
		}
	},

	onHome : function(id) {
		Ext.Msg.alert("Message", "Home ID:" + id);
	},
	onUser : function(id) {
		Ext.Msg.alert("Message", "User ID:" + id);
	},
	onUsers : function(id) {
		console.log(id);
	},
	onUnmatchedroute2 : function(hash) {
		Ext.Msg.alert("Message", "# HASH:" + hash);
	},
	onUnmatchedroute1 : function(hash) {
		Ext.Msg.alert("Message", "* HASH:" + hash);
	},
	beforeUsers : function(id, action) {
		var count = Math.round(Math.random() * 10)
		if (count >= 5) { // 成功执行
			Ext.Msg.alert("Message", "Before Users ID:" + id + " Random:" + count + " Resume");
			action.resume();
		} else { // 中断请求
			Ext.Msg.alert("Message", "Before Users ID:" + id + " Random:" + count + " Stop");
			action.stop();
		}
	},
	
	toHome : function(button, e) {
		this.redirectTo('home%123456');
	},
	toUser : function(button, e) {
		this.redirectTo('user/123456');
	},
	toUsers : function(button, e) {
		this.redirectTo('users/123456');
	},
	//如果直线多个路线 "|" 隔开,如下
	toHomeUser : function(button, e) {
		this.redirectTo('home%123456|user/123456');
	},
	toEmpty : function(button, e) {
		this.redirectTo("77123");
	}
});


官网原文

Ext JS 确实是一个强大的前端框架,它提供了一套丰富的工具和功能,以帮助开发者快速构建丰富交互的 Web 应用程序 Ext JS 确实是一个强大的前端框架,它提供了一套丰富的工具和功能,以帮助开发者快速构建丰富交互的 Web 应用程序。 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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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