seajs + backbonejs + doTjs

本文介绍了在前端项目中引入JS框架的实践经验,包括使用seajs进行模块化管理、LABjs实现文件顺序加载、Backbone.js实现MVC架构以及doTjs作为高性能模板引擎。
随着前端js应用的不断发展,js越来越重要,对于项目里用到js的地方也越来越多,但是对于js代码存在着特别混乱的使用,代码的调理不够清晰,维护起来非常困难。

基于上述问题,我们项目组决定引入一些框架,使用JS的MVC模式,来解决上述问题。

1. 代码的规范

代码规范这里准备使用seajs的模块加载。
seajs是国内玉伯写的一套基于CommonJS规范的框架。使用起来感觉还行。
按需加载,并且语法也比较简单。

但是seajs对于文件都是异步加载,有些地方文件加载可能需要使用顺序加载。我们又引入了LABjs框架。

2. Backbone.js是JS的MVC框架。
它将代码做了划分,Backbone的功能挺多,但是在我们的项目里,我们主要用到了它的Model和View。画面的显示只和View相关,画面的数据通过View和Model绑定。当Model改变时,会触发View里绑定的chang事件,重新渲染画面。

我个人觉得使用Backbone的好处是将代码分离,维护更加容易。

3. JS模板

关于模板框架挺多,我们使用了doTjs,感觉它的性能比较高。并且语法也非常简单。

关于这几个框架里边的具体技术,今后有时间也许会补充,大家如果感觉有问题可以随时交流。
Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
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