前端commonjs、AMD、CMD、ES6等模块化的对比

  • CommmonJS用于node端,是同步加载的
  • AMD依赖于requirejs,是异步加载的,是提前加载,立即加载 
  • CMD依赖于seajs,是异步加载,延后加载,就近加载,用时加载 
  • ES6是ES2015的简称,一般通过export来暴露模块,import来导入模块 

CommonJS

CommonJS模块化规范:

1.通过module.exports或exports来暴露模块

2.通过require来加载模块


//用法举例

//a.js文件
var math = {
add:function(a,b){
return a+b;
}
}
module.exports = math	
//module是代表当前模块,通常通过module.exports来暴露模块


//b.js
var math = require('./a.js')		//模块依赖,通过require导入模块
console.log(math.add(1,2))		//3
//一个模块有多个变量时
//a.js
var x = 5;
var addX = function (value) {
  return value + x;
};
module.exports.x = x;
module.exports.addX = addX;

//b.js
var example = require('./a.js');

console.log(example.x); // 5
console.log(example.addX(1)); // 6

注意:当被暴露的对象是单一的值时,不能通过exports来暴露,只能通过module.exports来暴露

var x = 5
module.exports.x = x  //不能使用exports.x = x

CommonJS的特点

1.同步加载,一般用于node端

2.一次加载,多次使用。对同一个模块而言,只会运行一次,多次使用时会从缓存中获取

3.模块加载的顺序,按照它出现的顺序

4.代码都运行在模块作用域,不会造成全局污染


AMD

AMD是一种异步加载模块的方式,主要用在浏览器环境中。主要依赖于require.js库

AMD模块化规范:

1.通过define()方法定义模块

2.通过require方法加载模块

使用方法

1.先加载require.js(从官网下载最新版本)

//通过这种方式先加载requirejs
<script src="js/require.js"></script>

//为防止加载require.js阻塞页面,可以将其写在页面的底部,或写成以下这种形式
 <script src="js/require.js" defer async="true" ></script>
//async属性表明要异步加载,避免网页失去响应,IE不支持这个属性,为兼容IE,所以需要添加defer属性

2.创建一个主文件(入口文件)

//创建一个main.js,我们要写的代码从这里开始
//在html里导入以下js
<script src="js/require.js" data-main="js/main"></script>

//data-main的作用时指出我们的入口文件在哪,require.js会第一个加载主文件

3.主文件的写法

//若主模块不依赖于其他模块,则不必要使用requirejs

//一般而言,主模块要依赖于其他模块,需要使用AMD的require方法来加载依赖的模块

//main.js
require(['moduleA', 'moduleB', 'moduleC'], function (moduleA, moduleB, moduleC){

    // some code here

});
//require第一个参数时一个数组,表示依赖的模块,第二个参数是一个回调,回调的参数表示对应的模块,这样在回调中就可以使用这些模块了

//它的回掉函数只有在所有模块都加载完成才开始执行
4.在主模块中配置模块加载的一些行为(通过require.config()方法)
// main.js

require.config({
  paths: {

      "jquery": "lib/jquery.min",
      "underscore": "lib/underscore.min",
      "backbone": "lib/backbone.min"
    }
});

//require配置一般写在main.js入口文件的顶部
//paths属性表示要加载的文件的路径,可以写本地路径,或服务器路径
//baseUrl属性可以用来改变基目录,上面代码可用以下方式表示

require.config({
    baseUrl: "js/lib",
    paths: {
      "jquery": "jquery.min",
      "underscore": "underscore.min",
      "backbone": "backbone.min"
    }
});

5.定义模块(通过define()方法)

//a.js
//通过define来定义模块,
//如果该模块还依赖其他模块,则第一个参数是一个数组,表示其依赖的模块
 define(['package/lib'], function(lib){
  function foo(){
    lib.log('hello world!');
  }

  return {
    foo: foo
  };
});
//b.js
//在其他模块使用a.js
require(['a'], function (a){
   a.foo()
});

CMD(seajs)

//依赖就近,延迟加载
define(function (require, exports, module){
  var someModule = require("someModule");
  var anotherModule = require("anotherModule");

  someModule.doTehAwesome();
  anotherModule.doMoarAwesome();

  exports.asplode = function (){
    someModule.doTehAwesome();
    anotherModule.doMoarAwesome();
  };
});

ES6

模块化规范:

  • 一个模块就是一个独立的文件。该文件内部的所有变量,外部无法获取。
  • export 命令用于规定模块的对外接口。
  • import 命令用于输入其他模块提供的功能。
//export暴露接口
//圆面积计算
export function area(radius) {
  return Math.PI * radius * radius;
}
 
//圆周长计算
export function circumference(radius) {
  return 2 * Math.PI * radius;
}

//main.js
//import导入模块
//以大括号的形式加载对外的模块
import {area,circumference} from './hangge';
console.log('圆面积:' + area(10));
console.log('圆周长:' + circumference(11));

//也可以通过以下方式导入所有接口
import * as circle from './hangge';
console.log('圆面积:' + circle.area(10));
console.log('圆周长:' + circle.circumference(11));export default:用来默认暴露模块,导入时不需要使用大括号

export default:用来默认暴露模块,导入时不需要使用大括号

//a.js
//圆面积计算(作为默认接口)
export default function(radius) {
  return Math.PI * radius * radius;
}
 
//圆周长计算
export function circumference(radius) {
  return 2 * Math.PI * radius;
}


//b.js
//area导入的是export default暴露的接口
import area, {circumference} from './a';
console.log('圆面积:' + area(10));
console.log('圆周长:' + circumference(11));


//注:es6 需要babel来支持


### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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