15、责任链模式

全志T113s3主线linux开发(0)--基础准备 嵌入式Linux设备的启动大概是三步:1)启动芯片+内存:常见的是Uboot,不过全志的Uboot主线对SPI NAND 不太友好,用TF卡就方便。对于T113S芯片,推荐使用Awboot,简陋但快速。开发阶段用这个就方便好多,对SPINAND支持也方便。2)启动linux内核:主线内核以下通篇都用6.13以上的内核。对比tina5.0还在用5.4 ,主要是性能、安全上有变化。6.0以上内核在devicetree的编写具体格式上有了变化,网上大量tina5.0和5.4内核的编写方式不适用。 阅读详情

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6.4.3 案例实现
现需要开发一个请假流程控制系统。请假一天以下的假只需要小组长同意即可;请假1天到3天的假还需要部门经理同意;请求3天到7天还需要总经理同意才行。
类图如下在这里插入图片描述

//请假条类
public class LeaveRequest {
    private String name;
    //请假天数
    private int num;
    //原因
    private String content;

    public LeaveRequest(String name, int num, String content) {
        this.name = name;
        this.num = num;
        this.content = content;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public int getNum() {
        return num;
    }

    public String getContent() {
        return content;
    }
}

//抽象处理者类
public abstract class Handler {
    protected final static int NUM_ONE=1;
    protected final static int NUM_THREE=3;
    protected final static int NUM_SEVEN=7;
    //该领导处理的请求天数区间
    private int numStart;
    private int numEnd;
    //声明后续者(声明上级领导)
    private Handler nextHandler;

    public Handler(int numStart) {
        this.numStart = numStart;
    }

    public Handler(int numStart, int numEnd) {
        this.numStart = numStart;
        this.numEnd = numEnd;
    }
    //设置上级领导对象

    public void setNextHandler(Handler nextHandler) {
        this.nextHandler = nextHandler;
    }
    //各级领导处理请求条的方法
    protected abstract void handleLeave(LeaveRequest leaveRequest);
    //提交请求条
    public final void submit(LeaveRequest leaveRequest){
        //该领导进行审批
        this.handleLeave(leaveRequest);
        if (this.nextHandler !=null && leaveRequest.getNum() >this.numEnd){
            //提交给上级领导进行审批
            this.nextHandler.submit(leaveRequest);
        }else {
            System.out.println("流程结束...");
        }
    }
}

//小组长类(具体的处理者)
public class GroupLeader extends Handler {
    public GroupLeader(){
        super(0,Handler.NUM_ONE);
    }

    @Override
    protected void handleLeave(LeaveRequest leaveRequest) {
        System.out.println(leaveRequest.getName()+"申请请假:"+
        leaveRequest.getNum()+",原因:"+leaveRequest.getContent());
        System.out.println("小组长审批:同意");
    }
}

//部门经理类(具体的处理者)
public class Manager extends Handler {
    public Manager(){
        super(Handler.NUM_ONE,Handler.NUM_THREE);
    }

    @Override
    protected void handleLeave(LeaveRequest leaveRequest) {
        System.out.println(leaveRequest.getName()+"申请请假:"+
        leaveRequest.getNum()+",原因:"+leaveRequest.getContent());
        System.out.println("部门经理审批:同意");
    }
}

//总经理类(具体的处理者)
public class GeneralManager extends Handler {
    public GeneralManager(){
        super(Handler.NUM_THREE,Handler.NUM_SEVEN);
    }

    @Override
    protected void handleLeave(LeaveRequest leaveRequest) {
        System.out.println(leaveRequest.getName()+"申请请假:"+
        leaveRequest.getNum()+"天,原因:"+leaveRequest.getContent());
        System.out.println("总经理审批:同意");
    }
}

public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        //创建一个请假条对象
        LeaveRequest leaveRequest=new LeaveRequest("小何",1,"感冒");
        //创建各级领导对象
        GroupLeader groupLeader=new GroupLeader();
        Manager manager=new Manager();
        GeneralManager generalManager=new GeneralManager();
        //设置处理者链
        groupLeader.setNextHandler(manager);
        manager.setNextHandler(generalManager);
        //小何提交请假申请
        groupLeader.submit(leaveRequest);
    }
}

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Dify智能体开发:大语言模型(LLM)问题分类 通过定义分类描述,问题分类器能够根据用户输入,使用 LLM 推理与之相匹配的分类并输出分类结果,向下游节点提供更加精确的信息。 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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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")

15、设计模式之责任链模式

避免请求发送者与接收者耦合在一起,让多个对象都有可能接收请求,将这些对象连接成一条链,并且沿着这条链传递请求,直到有对象处理它为止。职责链上的处理者负责处理请求,客户只需要将请求发送到职责链上即可,无须关心请求的处理细节和请求的传递,所以职责链将请求的发送者和请求的处理者解耦了。在处理消息的时候以过滤很多道。拦截的类都实现统一接口。Handler 里面聚合它自己,在 HandlerRequest 里判断是否合适,如果没达到条件则向下传递,向谁传递之前 set 进去。JS 中的事件冒泡。

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15-Java责任链模式 ( Chain of Responsibility)

1. 意图避免请求发送者与接收者耦合在一起,让多个对象都有可能接收请求,将这些对象连接成一条链,并且沿着这条链传递请求,直到有对象处理它为止2. 主要解决职责链上的处理者负责处理请求,客户只需要将请求发送到职责链上即可,无须关心请求的处理细节和请求的传递,所以职责链将请求的发送者和请求的处理者解耦了3. 何时使用在处理消息的时候以过滤很多道4. 如何解决拦截的类都实现统一接口5. 关键代码。

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【设计模式】——15,责任链模式

(十五)责任链模式 责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)将链中每一个节点都看作一个对象,每个节点负责处理不同的请求,并且在内部自动维护下一个节点对象。通过责任链模式,很好的实现了解耦,对象节点各司其责。 1,责任链模式设计原则 抽象处理者(Handler):定义一个请求处理方法,并维护一个下一处理对象节点的引用; 具体处理者(ConcreateHandler):对请求进行处理。 2,简单例子 在登录的业务逻辑中,需要对用户信息进行验证,判断,认证等操作,通过使用责任链

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设计模式【15】--从审批流中学习责任链模式

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Java描述设计模式(15):责任链模式

将请求和处理逻辑分开,实现解耦提高系统的灵活性;当责任链过长时,性能会下降,测试也会变得复杂;应用场景请假、加薪、费用等常见的审批流程;ENDhttpshttps。

【积累】,是一个长期持续的过程。 993

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GO设计模式——15、责任链模式(行为型)

责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)为请求创建了一个接收者对象的链将请求的发送者和接收者解耦,并允许多个对象都有机会处理请求。通过为多个对象构成一个链,并将请求沿着这条链传递,直到有一个对象处理请求为止。在责任链模式中,客户只需要将请求发送到责任链上即可,无须关心请求的处理细节和请求的传递过程,请求会自动进行传递。所以责任链将请求的发送者和请求的处理者解耦了。

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Java 设计模式系列(15) —— 责任链模式

责任链模式 责任链模式的定义: 使多个对象都有机会处理请求,从而避免了请求发送者和请求接受者之间的耦合关系,将这些对象连城一条链,并沿着这条链传递请求,直到有对象处理它为止。 责任链模式涉及的角色: Handler 抽象处理者:该角色对请求进行抽象,并定义一个方法以设定和返回对下一个处理者的引用 Concrete Handler 具体处理者:该角色接到请求后,可以选择将请求处理掉,或者将请求传给下一个处理者 责任链模式的简单示例 抽象处理者 抽象处理者一般采用抽象类,抽象类中有指向下一个抽象处理者

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设计模式(15)-责任链模式及实现

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HeadFirst 设计模式学习笔记15--责任链模式拾零

本文已搬家至【HeadFirst 设计模式学习笔记】14 责任链模式拾零

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