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高质量编码-基于观察者模式的事件图层

怎么做到,地图上的要素绑定到特定的事件接口上,随着时间增加要素或删除要素,或更新要素的符号,属性,我们使用Backbone .js实现观察者模式来完成此功能特性。...Backbone中用Backbone.Events来实现事件订阅,Backbone.Model来表示模型Backbone.Collection来表示集合,Backbone.View来表示视图。...只需要监听集合,当集合中有Model实例add时,地图上创建对应表示的要素图形,当发现有Model实例remove,地图上移除对应表示的要素图形,当Model实例属性change时,根据变化属性更新地图上对应的要素图形...根据每个缴费用户的所在小区ID来查到小区图层里对应的graphic,通过regionGraphic.geometry.getCentroid()将用户微信头像显示小区中心点。...另外由于使用了KMLLayer,要素的真正属性字典必须通过解析对应的description获得。

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BackboneJs入门学习—Collection实践

1.使用fetch()方法从服务器端获取数据 使用前提:要从server获取数据,首先要定义url属性;当然,我们也可以fetch中定义url的值; 注意:Collection中,无urlRoot...这个属性; 示例: var bookShelf=new Backbone.Collection; bookShelf.url='/books/'; bookShelf.fetch({ //获取成功时,返回...; } }); 2.reset方法 reset() 方法会清空 整个 collection 要与 fetch 配合使用,因为 collection fetch 到数据,会调用 reset 方法;...给出的官方文档中,对集合的Create方法是这个一段介绍: 使用属性哈希(键值对象)实例化一个模型, 然后将该模型保存到服务器, 创建成功模型添加到集合中。...每篇一语 昨晚,在看一部2000年贾樟柯导演的《站台》,这不反应改革开放的青年人群体的反应的影片,现代电影浪潮的席卷中,并未得到现代年轻人的注目。

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目标检测经典工作:RetinaNet和它背后的Focal Loss

RetinaNet 是通过对单目标检测模型 (如 YOLO 和 SSD) 进行两次改进而形成的: 1.Feature Pyramid Networks for Object Detection (https...Focal loss是一种改进了的交叉熵(cross-entropy, CE)loss,它通过原有的CE loss上乘了个使易检测目标对模型训练贡献削弱的指数式,从而使得Focal loss成功地解决了目标检测时...卷积融合:得到相加的特征,利用3×3卷积对生成的P2至P4再进行融合,目的是消除上采样过程带来的重叠效应,以生成最终的特征图。...采用ResNeXt-101-FPN作为backbone,最终能在COCO test-dev数据集上达到40.8 mAP值。 ? △ RetinaNet与其他模型COCO数据集上的检测精度 ?...△ RetinaNet与其他单阶段模型的速度对比 最后总结一下RetinaNet与其它同类模型的对比: 相比RPN,前面已经说过RetinaNet可以看成RPN的多分类升级版,backbone和FPN设置基本一样

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Backbone事件模块及其用法

然后,实例化一个名为man的模型类对象,并使用on方法向该对象绑定触发change事件时执行的函数,即只要对象的属性值发生变化,将会触发change事件。...属性变化事件的回调函数中,通过回传的value参数获取最新修改属性值。...示例3:使用on方法获取属性修改前的值 使用on方法绑定change和change属性事件时,还可以通过回调函数中的model对象获取属性修改前的所有值,如下所示: model.previous('attrName...第一个属性事件change:score 中,通过回调函数中model模型对象的previous方法,获取上一次保存的score属性值。...第二个属性事件change:age 中,通过回调函数中model模型对象的previousAttributes方法,获取上一次保存结果的对象,并将对象保存至变量objAttr中,再通过访问对象变量objAttr

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backbond Model方法(set)

backbond的Model,其中存在一些操作属性的方法,而在这些方法中,最重要的就是set方法,其余的方法大部分都基于这个方法实现的,backbond开发版中,也说了该方法是model中的核心方法。...this.validate) return true; //获得实例的所有属性和新传入的属性 attrs = _.extend({}, this.attributes, attrs...假如我们调用如下代码时, var z = 0; var model = new Backbone.Model(); model.on('change', function() {...所以这里的changing变量和while语句就是为了避免事件嵌套。...也就是说,当我们change事件的回调函数里再次或多次调用了set方法,那么change事件都会被触发两次,多次调用也是两次,具体原因根据以上思路可以得到结果。

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7、backbone实例todos分析(一)

经过前面的几篇文章,backbone中的model,collection,router,view,都简单的讲了一下,我觉得看完这几篇文章,你应该达到的水平,或者说我要达到的目的就是:已经能够自己的web...这个项目仅仅是web端运行的,没有服务器进行支持,所以项目中使用了一个叫做backbone-localstorage的js库,用来把数据存储到前端。...因为backbone为mvc模式,根据对这种模式的使用经验,我们应该从分析其数据模型开始。当然,你也可以从其他地方入手。...这里我们显然是可以看到它的源代码的,所以直接来看其model层,: /** *基本的Todo模型属性为:content,order,done。...**/ var Todo = Backbone.Model.extend({ // 设置默认的属性 defaults: { content: "empty todo

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3、backbone中的model实例

关于backbone,最基础的一个东西就是model,这个东西就像是后端开发中的数据库映射那个model一样,也是数据对象的模型,并且应该是和后端的model有相同的属性(仅是需要通过前端来操作的属性)...; } }); var man = new Man; 这个就很简单了,helloworld里面也有了一个model的展现,不定义了属性,这里是一个 初始化时的方法,或者称之为构造函数...首先需要为对象定义一个url属性,调用save方法时会post对象的所有属性到server端。...你可以服务器根据这个request类型,来做出相应的CRUD操作。...数据验证部分更新到backbone.js1.0.0 文章太长了,单独拿出来: backbonejs1.0.0数据模型验证部分代码更新set和save的使用 <http://www.the5fire.com

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【他山之石】超轻量的YOLO-Nano

但这样的模型本身是面向嵌入式等移动平台的,鲜有诸如1080ti、2080ti这样的gpu算力。 关于backbone代码,大家可以打开我项目的backbone/shufflenetv2.py。...d、特征融合,额外接一个3x3卷积再处理一下,这一是与NanoDet不同的。...按照NanoDet的做法,特征融合几乎全是线性操作,个人觉得不太妥,因此,考虑了速度和精度,决定加入一层3x3的卷积(后接BN+LeakyReLU)来处理一下,速度上带来的额外开销很小,精度提升了2...1.3 head head的设计和NanoDet一样:3x3的dw卷积+1x1普通卷积,一共重复两次,如上图所示,没有复杂的东西。 ok,模型结构就说完了。...另外,我考虑如何把obj,cls以及iou换个方式耦合起来共同优化 不过,我发现obj的loss是模型的瓶颈,很难下去,这就导致了漏检现象很严重,这一问题我感觉和NanoDet中提到的有关Centerness

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Backbone.js

View Backbone 里的视图就是用来反映数据模型的,可以监听事件并响应,通过利用 Underscore.js(这个真是一个牛逼哄哄的东西,自己看),还支持了 JavaScript 模板技术,把数据和模板分离开...“el” 属性就是浏览器创建的一个 DOM 对象的引用,是供 backbone 渲染的画布,每一个 view 都会有这样一个属性,如果不存在,backbone 就会自己定义一个空的 div 来作为 el...,现在把”el” 属性定义到 div#search_container,看: <script type="text/javascript...再来看看事件绑定的写法(看下面的 bind 方法的调用)和<em>属性</em>校验的写法(validate 方法): Person = <em>Backbone</em>.Model.extend({ // If you return...<em>在</em>创建好所有的 router 之后,一定要调用一下 <em>Backbone</em>.history.start() 方法来 route 你的 URL。

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deep learning with pytorch中文版_pytorch distributed

什么是DeeplabV3+模型 DeeplabV3+被认为是语义分割的新高峰,因为这个模型的效果非常好。...完成MobilenetV2的特征提取,我们可以获得两个有效特征层,一个有效特征层是输入图片高和宽压缩两次的结果,一个有效特征层是输入图片高和宽压缩四次的结果。...Decoder中,我们会对压缩两次的初步有效特征层利用1×1卷积调整通道数,再和空洞卷积的有效特征层上采样的结果进行堆叠,完成堆叠,进行两次深度可分离卷积块。...除此之外在train.py文件夹下面,选择自己要使用的主干模型backbone、预训练权重model_path和下采样因子downsample_factor。预训练模型需要和主干模型相对应。...model_path指向训练好的权值文件,logs文件夹里。 num_classes指向检测类别的个数+1。 完成修改就可以运行predict.py进行检测了。

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BackboneJs入门学习—Model实践(2)

, 将立即触发一个"change"事件 }); 二、在于服务器进行交互时,对象的保存和获取 首先,讲解示例前,需要明白一下几点: 和服务器(server,下同)交互时,需要为对象定义一个url属性...; } } }); var man=new Man; man.set({name:'李四'}); man.save();//使用save时会触发Post到模型对应的url,数据格式使用Json,...中Model模块的url与urlRoot的区别: Backbone的官方文档中,分别给出如下解释: url:返回模型资源服务器上位置的相对 URL 。...urlRoot:通过指定 urlRoot 来设置生成基于模型 id 的 url。...下一篇中,我们将讲解一下Backbone中的Sync方法。 每篇一语: Stupid is as Stupid does! 我们再接再厉! 笨鸟接着飞!努力奔跑!

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读书笔记《React-引领未来的用户界面开发框架》

使用JSX来定义组件结构,通过Sytle对象来inline样式属性。 这里有两个不爽的地方。...例如在某个中间环节,为了图快,时不时就出现直接修改原始对象属性的情况。这种变动,框架层面是没法侦测到的。...又例如读取某个带嵌套关系的对象,没用getter,一个不小心就把原始对象的引用给暴露的出来,然后极容易出现在某些边边角角发生引用被改动从而触发一些很隐晦的BUG。...Backbone有钩子吗?有,但少得可怜,没记错的话,Backbone.View默认只有initialize和render两个钩子,React组件单单存在期的钩子都比他多。...Marionette则弥补了Backbone.View钩子上面的缺失,可惜太小众。 钩子要怎么做?简单来说就是框架、库的生命周中埋下大量空函数供拓展的时候覆盖就好了。 未完待续

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用 jest 单元测试改善老旧的 Backbone.js 项目

Backbone.js / Require.js 技术栈回顾 Require.js 模块化 ? 首先说 Require.js,没有 webpack 的日子里,这是最常见的模块化管理工具。...url 前缀 可以发现 model 中依赖了以个全局变量中的属性 _appFacade.ajaxPrefix 首先编写一个假的全局对象: // __test__/fakeAppFacade.jsvar...$el ); 这样就在很大程度上实现了 Backbone.View 组件的封装和嵌套。...测试 Backbone.View 组件 比之于测试 react 还需要 enzyme 等的支持,测试 Backbone.View 其实要简单许多,只需要获取到其 $el 属性,调用 jQuery 的惯有方法即可...视图组件经过 ES6 升级和合理封装,可以明显改善页面的整洁度,并顺利应用于单元测试 可以用 sinon.createFakeServer() 拦截 Backbone.Model 中的异步请求 原来用

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深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述:DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献

动机: DCNN中语义分割存在三个挑战: 连续下采用和重复池化,导致最后特征图分辨率低 图像中存在多尺度的物体 1.3.3....如图2所示,不同目标图中的尺寸大小不同,这也导致模型考虑不同尺寸的分割精度。...使用了Multi-Grid 策略 受到了采用不同大小网格层次结构的多重网格方法的启发,我们提出的模型block4和block7中采用了不同的空洞率。...具体来说,模型的最后一个特征图采用全局平均池化,将重新生成的图像级别的特征提供给带256个滤波器(和BN)的1×1卷积,然后双线性插值将特征提升到所需的空间维度。...增强的数据集上,以初始学习率0.007训练30K,冻结BN层参数,然后采用output_stride=8,再使用初始学习率0.001PASCAL官方的数据集上训练30K。

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重新思考空洞卷积 | RegSeg超越DeepLab、BiSeNetv2让语义分割实时+高精度

为了证明方法的有效性,RegSeg模型Cityscapes和CamVid数据集上取得了最先进的结果。...ImageNet模型缺乏对如此大的图像进行编码。 这两个问题启发作者设计一个专门用于语义分割的Backbone。...作者希望这项工作可以激励未来的研究人员模型中尝试更大的膨胀率。 作者还提出了一种轻量级的解码器,它可以有效地恢复Backbone中丢失的局部细节。...它们提供了各种模型,并且可比的训练设置下,这些模型优于EfficientNet。...组卷积有一个属性叫做组宽度g,g整除w。在前向传播期间,w个输入通道被分为w/g组,并最终重新拼接为w个通道。 由于每组都有一个卷积,可以对不同的组应用不同的扩张率来提取多尺度特征。

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