静态代理和动态代理

Windows本地化部署Dify完整指南 本文详细介绍了在Windows系统上本地化部署Dify的完整步骤,涵盖了Docker Desktop的安装与配置、Dify源代码的获取、环境变量的设置、服务的启动与管理、以及常见问题的解决方案。文章首先指导用户如何下载和安装Docker Desktop,并配置WSL 2功能。接着,详细说明了如何获取Dify源代码,并通过Docker Compose启动服务。文章还提供了高级配置指南,包括如何配置大语言模型和更新Dify版本。最后,针对Docker镜像拉取失败等常见问题,提供了详细的诊断和解决方案。通过本文, 阅读详情


一、代理模式

代理设计就是为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问

在这里插入图片描述

二、静态代理

工厂接口

interface ClothFactory {
    public void produceCloth();
}

被代理类

class NikeClothProduct implements ClothFactory{
    @Override
    public void produceCloth() {
        System.out.println("生产Nike服装");
    }
}

代理类

class ProxyClothFactory implements ClothFactory{
    private ClothFactory clothProduct;

    public ProxyClothFactory(ClothFactory clothProduct) {
        this.clothProduct = clothProduct;
    }

    @Override
    public void produceCloth() {
        System.out.println("生产前工作");
        clothProduct.produceCloth();
        System.out.println("生产后工作");
    }
}

主函数驱动测试

public class ClothProxyTest {
    public static void main(String[] args) {
        NikeClothProduct nikeClothProduct = new NikeClothProduct();
        ProxyClothFactory proxyClothFactory = new ProxyClothFactory(nikeClothProduct);
        proxyClothFactory.produceCloth();
    }
}

运行结果


在这里插入图片描述

三、动态代理

在这里插入图片描述

实现Invocation类,加入通用方法

class MyInvocationHandler implements InvocationHandler{
	//用于保存被代理类对象
    private Object obj;
    public void band(Object obj){
        this.obj = obj;
    }

    @Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
        //===============前置通用方法===========
        System.out.println("=============前置方法=============");
        //=====================================
        
        //===============原始方法==============
        Object returnVal = method.invoke(obj,args);
        //=====================================
       
        //===============后置通用方法===========
        System.out.println("=============后置方法=============");
        //=====================================
        return returnVal;
    }
}

通过Proxy类创建动态代理对象

先绑定被代理类
返回Proxy.newProxyInstance(被代理类的类加载器,被代理类的接口,InvocationHandler对象)

将其写入ProxyFactory代理类中

class ProxyFactor{
    public static Object getProxyInstance(Object obj){
        MyInvocationHandler handler = new MyInvocationHandler();
        handler.band(obj);
        return Proxy.newProxyInstance(obj.getClass().getClassLoader(), obj.getClass().getInterfaces(), handler);
    }
}

使用

public class DynamicProxyTest {
    public static void main(String[] args) {
        SuperMan superMan = new SuperMan();
        //载入任何对象
        Human proxy = (Human) ProxyFactor.getProxyInstance(superMan);
        //调用任何对象的方法都会先使用代理类方法
        System.out.println(proxy.getBelief());
        proxy.eat("麻辣烫");
    }
}

在这里插入图片描述

总结

difficult

【OpenCV】第二十三章: 图像特征检测之SURF、FAST、BRIEF、OBR算法 4、由于在检测特征点时是需要对图像中所有的像素点进行检测,然而图像中的绝大多数点都不是特征点,如果对每个像素点都进行上述的检测过程,那显然是种浪费,所以FAST采用一种进行非特征点判别的方法:首先对候选点的周围90度的点(1,9,5,13)四个点进行测试,而且是先测试1和9,如果它们两个符合阈值要求再测试5和13。继SIFT和SURF后,大家在特征点检测的速度上又进行了很多的改进尝试,但速度的提升效果都不是非常明显,直到FAST算法诞生,特征点检测的速度才有了一个质的飞跃。无法计算描述符的特征点将被删除。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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