Backbone.offline 使用与技术文档
1. 安装指南
在开始使用 Backbone.offline 之前,您需要执行以下步骤:
- 确保您的项目中已经包含了 Backbone.js。
- 将
js/backbone.offline.js文件添加到您的项目中。
2. 项目使用说明
Backbone.offline 是一个用于将数据存储在 localStorage 中并与服务器同步数据的库。它特别适用于以下场景:
- 让您的应用程序能够与 cache manifest 结合使用,实现离线工作。
- 在每次保存时避免重新引导初始数据。您可以在需要时刷新您的集合,并显著加快加载数据的速度。
- 创建一个独立运行的 HTML5 应用程序,该应用程序定期与服务器同步数据。
要开始使用 Backbone.offline,您需要在初始化时添加以下代码:
@storage = new Offline.Storage('dreams', this)
如果您的项目使用 AMD 风格,您可以使用 backbone-offline-requirejs-template。
现在,您的集合将保存并处理 localStorage 中的数据。第一个参数是存储的名称,第二个参数是集合的链接。此代码不会影响其他集合的行为。如果一个集合没有 @storage 属性,命令将委托给 Backbone.sync。
以下是修改后的集合示例:
class Dreams extends Backbone.Collection
url: '/api/dreams'
initialize: ->
@storage = new Offline.Storage('dreams', this)
# 其他代码...
为了成功使用 Backbone.offline,您的应用程序应遵循以下三个简单规则:
- 支持 server 的默认 REST API。
- 模型应该具有
updated_at字段。 - 模型应该具有
id主键。如果您使用 MongoDB,您应该将响应中的_id替换为id。
3. 项目API使用文档
以下是 Backbone.offline 的一些关键方法和选项:
-
Offline.Storage: 用于处理 localStorage 的类,基于 Backbone.localStorage 库。@storage = new Offline.Storage('dreams', this, keys: {tag_id: @tags})可选参数
keys用于当您的集合与其他集合有关联时。在上面的示例中,本地tag_id将在发送数据到服务器时更改为@tags中的必要主键。选项
autoPush允许在每次保存时向服务器发送请求,它就像数据缓存一样工作。@storage = new Offline.Storage('dreams', this, autoPush: true) -
Offline.Sync: 用于同步本地存储与服务器之间的数据。默认行为:当集合更改时,通过使用
fetch()同步数据与服务器。如果您希望更频繁地与服务器同步数据,可以使用实例方法:full():完全重新加载集合。incremental():从服务器请求数据并与当前集合合并,然后将更改的数据发送到服务器。pull():从服务器接收数据并与当前集合合并。push():将脏数据发送到服务器,并使用原子操作创建、更新、销毁,确保存储数据的可靠性。
如果您不希望在
fetch时从服务器请求数据,可以使用local: true选项:dreams.fetch({local: true})示例:
dreams = new Dreams() // 初始化集合 dreams.fetch() // GET /api/dreams dreams.create(name: 'Visit Iceland') // 在 localStorage 中添加新的梦想 dream = dreams.at(3) dreams.save(name: 'Diving with scuba') // 本地保存 dreams.storage.sync.push() // POST /api/dreams 和 PUT /api/dreams/:id
4. 项目安装方式
Backbone.offline 的安装方式如下:
- 从 GitHub 克隆仓库:
git clone git@github.com:Ask11/backbone.offline.git并切换到新分支git checkout -b new-feature。 - 如果尚未安装 Bower,请使用
npm install -g bower进行安装(您还需要安装 nodejs)。 - 运行
bower install安装依赖项。 - 运行
cake watch以自动编译 CoffeeScript 文件。 - 确保规格为绿色
open /spec/spec_runner.html并开始开发。 - 您可以在 GitHub 上建议功能或报告错误。
以上就是 Backbone.offline 的安装和使用说明,希望对您有所帮助。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00