各种工厂

通过工厂模式可以在多个地方需要创建同一类型对象时仅需修改一处代码,实现了解耦合,简化了维护工作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >



refert to http://haolloyin.blog.51cto.com/1177454/332802


工厂模式的好处

如果有许多地方都需要生成A的对象,那么你需要写很多A  a=new A()。

如果需要修改的话,你要修改许多地方。
但是如果用工厂模式,你只需要修改工厂代码。其他地方引用工厂,可以做到只修改一个地方,其他代码都不动,就是解耦了。
如果你有很多地方都需要A的实例,那编写一个工厂专门生成A的实例(如果生成逻辑改变了,直接修改工厂)。那么这些需要A的实例的地方只需要从工厂中getObject()就可以了,完全不用管我的实例是咋来的



内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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