15、同构应用开发:从概念到实践

同构应用开发:从概念到实践

1. 模块对象与数据传递

模块对象并非全局对象,当需要将数据传递给特定模块且不暴露给其他模块时会用到它。例如,在一个条目中遍历项目列表(如图片库),为每个项目渲染一个图片模块,但使用不同的数据。可以通过模块对象直接将必要的数据传递给模块,而不是让模块使用索引作为键从条目中提取数据。

2. 转译视图模型

2.1 视图模型定义

由于 C# 是强类型语言,不能像 JavaScript 那样随意传递动态对象字面量。每个视图模型需要有严格定义的属性及其类型。为了让前端负责视图模型设计,决定用 JavaScript 编写视图模型,这样前端团队成员可以轻松测试模板渲染,而无需与 .NET 后端集成。

以下是一个典型的 JavaScript 视图模型示例,描述了一个 Bundle 并继承自另一个名为 Product 的模型:

var Bundle = function() {
    Product.apply(this);
    this.Title      = '';
    this.Director   = '';
    this.Synopsis   = '';
    this.Artwork    = new Image();
    this.Trailer    = new Video();
    this.Film       = new Video();
    this.Extras     = [new Extra()];
    this.IsNew      = false;
};
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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