状态模式

状态模式(State)

      在很多情况下我们对象的行为依赖于它的一个或者多个变化的属性,这些可变的属性我们称之为状态,也就是说行为依赖状态,即当该对象因为在外部的互动而导致他的状态发生变化,从而它的行为也会做出相应的变化。对于这种情况,我们是不能用行为来控制状态的变化,而应该站在状态的角度来思考行为,即是什么状态就要做出什么样的行为。这个就是状态模式。

      所以状态模式就是允许对象在内部状态发生改变时改变它的行为,对象看起来好像修改了它的类。

      在状态模式中我们可以减少大块的if…else语句,它是允许态转换逻辑与状态对象合成一体,但是减少if…else语句的代价就是会换来大量的类,所以状态模式势必会增加系统中类或者对象的个数。

      同时状态模式是将所有与某个状态有关的行为放到一个类中,并且可以方便地增加新的状态,只需要改变对象状态即可改变对象的行为。但是这样就会导致系统的结构和实现都会比较复杂,如果使用不当就会导致程序的结构和代码混乱,不利于维护。

状态模式

      参与者:

         Context:环境类。可以包括一些内部状态。 
         State: 抽象状态类。State定义了一个所有具体状态的共同接口,任何状态都实现这个相同的接口,这样一来,状态之间就可以互相转换了。 
         ConcreteState:具体状态类。具体状态类,用于处理来自Context的请求,每一个ConcreteState都提供了它对自己请求的实现,所以,当Context改变状态时行为也会跟着改变。

四个角色:抽象状态类(State)、具体状态类(ConcreateState)、情景类(Context)、客户端(Client) 

        抽象状态类(State):提供一个与情景类有关的State行为。

        具体状态类(ConcreateState):实现这个行为,实现一个状态。

        情景类(Context):维护一个State的实例对象,并且提供一个客户操作置换状态的接口。

        客户端(Client):直接调用情景类操作即可。

实现思路:直接调用情景类,然后在情景类自动操作或者手动操作置换状态,并且取得不同结果。

类图: 



 

应用场景:文件提交审核入库。

分析:文件创建,然后提交审核,审核通过再入库,入库保存完成进入下一流程。

        下面我们在控制台程序去演示一下如何使用State Pattern:

        一、抽象状态类(State)

    //抽象状态类(State)
    public abstract class State
    {
        public abstract void Submit(FileSub filesub);       
    }
        二、具体状态类(ConcreateState)

复制代码
    //具体状态类(ConcreateState)
    public class BeginState : State
    {
        public override void Submit(FileSub filesub)
        {
            Console.WriteLine("创建文档,提交待审核。");
            filesub.SetState(new CheckState());
        }
    }

    //具体状态类(ConcreateState)
    public class CheckState : State
    {
        public override void Submit(FileSub filesub)
        {
            Console.WriteLine("审核文档,准备入库");
            filesub.SetState(new StorageState());
        }
    }

    //具体状态类(ConcreateState)
    public class StorageState : State
    {
        public override void Submit(FileSub filesub)
        {
            Console.WriteLine("入库完成,准备结束此流程");
            filesub.SetState(new CompleteState());
        }
    }

    //具体状态类(ConcreateState)
    public class CompleteState : State
    {
        public override void Submit(FileSub filesub)
        {
            Console.WriteLine("结束此流程,准备创建下一个文件");
            filesub.SetState(new BeginState());
        }
    }
复制代码
        三、情景类(Context)

复制代码
    //情景类(Context)
    public class FileSub
    {
        private State state;
        public FileSub()
        {
            state = new BeginState();
        }
        public void SetState(State stateOne)
        {
            state = stateOne;
        }
        public void Submit()
        {
            state.Submit(this);
        }
    }
复制代码
        四、客户端(Client)

复制代码
    //客户端(Client)
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            FileSub file = new FileSub();
            file.Submit();
            file.Submit();
            file.Submit();
            file.Submit();
            Console.ReadLine();
        }
    }

 如需源码请点击 StatePattern.rar 下载。

转载于:https://www.cnblogs.com/YzpJason/p/6828434.html

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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