В чем разница между trigger и triggerHandler?
Отличается ли это от запуска событий для элементов с использованием, например, jQuery?
Лучший способ инициировать события с помощью Backbone/Marionette?
28.05.2014
Ответы:
1
Во-первых, давайте разберем jQuery, потому что он инициирует события с помощью своих внутренних механизмов.
Они всплывают, если срабатывают на элементах, и, конечно, не на объектах, но они вызывают только обработчики jQuery.
А для Marionette предпочтительнее использовать triggerHandler, поскольку он не только обработчики trigger, но и вызывает события onMethod.
См. такие документы, как https://github.com/marionettejs/backbone.marionette/blob/master/docs/marionette.functions.md#marionettetriggermethod, чтобы узнать больше об этом.
28.05.2014
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..