google gear workerpool 代码示例

本文介绍了一个使用MooTools与Google Gears WorkerPool结合的例子,展示了如何通过WorkerPool实现异步任务处理,并提供了详细的代码实现,包括创建Worker、发送消息及接收响应的过程。

 workerpool 的方法很少.

 

 看Google demo 使用很简单.

可是不想使用 int createWorkerFromUrl(scriptUrl) 总觉得为了一个线程 在开一个js有点不习惯.

int createWorker(scriptText) 使用该方法.

可是和mootools 结合时,很无奈.不能使用mootools 的function方法.

目前是这样使用的.

var notepadSaveWorkerId;// notepad save wokerpool 子线程id
var notepadMainWorkerpool=new GtimerWorkerpool;  用mootools 封装了google workpool 和timer的一个类


function notepadSaveWorkerFunc(a, b, message) {
 str="id="+message.body[0]+" title="+message.body[1]+" type="+message.body[2]+" content="+message.body[3];
 google.gears.workerPool.sendMessage([{ret:"true",val:str}], message.sender);
}  //工作的子线程


 notepadMainWorkerpool.workerPool.onmessage = function(a, b, message) {
    if (message.sender == notepadSaveWorkerId) {
        alert('Received message from worker ' + message.sender + ': /n ret=' + message.body[0].ret+'/n value='+message.body[0].val);
        //alert("workpool work save notepad ok");
    }
    
 }; //主线程消息体

 

 

 notepadSaveWorkerId= notepadMainWorkerpool.workerPool.createWorker(String(notepadSaveWorkerFunc) +"google.gears.workerPool.onmessage = notepadSaveWorkerFunc;");

//创建子线程

 

 notepadMainWorkerpool.workerPool.sendMessage([1,2,3,4], notepadSaveWorkerId);

//主线程触发子线程

 

 

notepadMainWorkerpool class

var GtimerWorkerpool = new Class({ 
     Implements: Log,  
     timer:null,  
     workerPool:null,
     initialize: function(){
         this.timer = google.gears.factory.create('beta.timer'); 
         this.workerPool = google.gears.factory.create('beta.workerpool');
      }
});

 

 

再给出一个简单例子.备忘用.

 

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

<title>COLABOX DEMO</title>

<script type="text/javascript" src="gears_init.js"></script>


</head>
<script>
var wp = google.gears.factory.create('beta.workerpool', '1.0');
        childCode = String(evalHandler) +
        'google.gears.workerPool.onmessage = evalHandler;';

        alert(childCode);
        wp.onmessage = parentHandler;

        var childId = wp.createWorker(childCode);
        wp.sendMessage('2+2', childId);

        function parentHandler(msg, sender) {
        var r = document.getElementById('result');
        r.innerHTML = msg;
        }

        function evalHandler( msg, sender ) {
        var result = eval(msg);
        google.gears.workerPool.sendMessage(String(result), sender);
        }
 </script>
 
 <body>
  
  <div id="result">hello</div>
</body>

 

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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