设计模式-06适配器模式

eDP接口信号组成认识 eDP接口信号主要由Main Link、AUXCH与HPD三部分组成,如下图所示。 Main Link:表示主通道,用来传输各类型视频数据和音频数据; AUX CH:表示辅助通道,用于传输低带宽需求的数据,以及链路管理和设备控制信号; HPD:表示热插拔检测通道。 Main Link南1~4对数据线组成,每对数据线都是一对差分线。对于一款液晶屏而言,Main Link具体需几对数据线,这取决于屏幕的分辨率和彩色位数。 在该通道中传送的信号有视频像素信号、视频定时信号、视频格式信号、比特/像素及 阅读详情

适配器模式

介绍:

  • 适配器模式将某个类的接口转换成客户期望的另一个接口表示,主要的目的是兼容性,让原本接口不匹配不能一起工作的两个类可以协调工作。
  • 适配器模式属于结构型模式。
  • 主要分为三类:
    1. 类适配器模式
    2. 对象适配器模式
    3. 接口适配器模式

工作原理:

  • 将一个类的接口转换为另一种接口,让原本接口不兼容的类可以兼容
  • 从用户角度看不到被适配者,是解耦的
  • 用户调用适配器转换出来的目标接口方法,适配器再调用被适配者的相关接口方法
  • 用户收到反馈结果,感觉这是和目标接口交互
1.类适配器

基本介绍:adapter类,通过继承src类,实现dst类接口,完成src-》dst的适配
在这里插入图片描述

public class Voltage220V {
    public int output220V(){
        int src = 220;
        System.out.println("电压=" + src + "伏");
        return src;
    }
}

/**
 * 适配接口
 */
public interface IVoltage5V {
    int output5V();
}

/**
 * 适配器类
 */
public class VoltageAdapter extends Voltage220V implements IVoltage5V {

    @Override
    public int output5V() {
        int dst;
        int src = output220V();
        System.out.println("使用对象适配器进行转换");
        dst = src / 44;
        System.out.println("适配完成");
        return dst;
    }
}

/**
 * 使用方
 */
public class Phone {

    public void charging(IVoltage5V iVoltage5V){
        if(iVoltage5V.output5V() == 5){
            System.out.println("电压为5V,可以充电。。。");
        }else {
            System.out.println("电压大于5V,不能充电。。。");
        }
    }
}

public class Client {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("对象适配器");
        Phone phone = new Phone();
        phone.charging(new VoltageAdapter());
    }
}

总结:

  • java单继承机制,所以类适配器需要继承src类这一点算是一个缺点,因为这要求dst必须是接口,有一点局限性
  • src类的方法在adapter中都会暴露出来,也增加了使用成本
  • 由于其继承了src类,所以它可以根据需求重写src类的方法,是的adapter的灵活性增强了
对象适配器

介绍:

  • 基本思路和类适配器模式相同,只是将adapter类作修改,不是继承src类,而是持有src类的实例,以解决兼容性的问题,即:持有src类,实现dst类接口,完成src-》dst的适配。
  • 根据合成复用原则,在系统中尽量使用关联关系来替代继承关系。
  • 对象适配器模式是适配器模式常用的一种。
    在这里插入图片描述
public class VoltageAdapter implements IVoltage5V {
    private Voltage220V voltage220V;

    public VoltageAdapter(Voltage220V voltage220V) {
        this.voltage220V = voltage220V;
    }

    @Override
    public int output5V() {
        int dst = 0;
        if(null != voltage220V){
            int src = voltage220V.output220V();
            System.out.println("使用对象适配器进行转换");
            dst = src / 44;
            System.out.println("适配完成");
        }
        return dst;
    }
}

public class Client {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("对象适配器");
        Phone phone = new Phone();
        phone.charging(new VoltageAdapter(new Voltage220V()));
    }
}
接口适配器

介绍:

  • 也可以成为缺省适配器模式
  • 当不需要全部实现接口提供的方法时,可先设计一个抽象类实现接口,并为该接口中每个方法提供一个默认实现(空方法),那么该抽象类的子类可有选择地覆盖父类的某些方法来实现需求
  • 使用于一个接口不想使用其所有的方法的情况
    在这里插入图片描述
public interface Interface1 {
    void m1();
    void m2();
    void m3();
    void m4();
}



/**
 * 空方法实现
 */
public class AbsAdapter implements Interface1 {
    @Override
    public void m1() {

    }

    @Override
    public void m2() {

    }

    @Override
    public void m3() {

    }

    @Override
    public void m4() {

    }
}

/**
 * 使用方真正使用到的方法只有m1
 */
public class Client {

    public static void main(String[] args) {
        AbsAdapter adapter = new AbsAdapter() {
            @Override
            public void m1() {
                System.out.println("只使用到了m1");
            }
        };
        adapter.m1();
    }
}
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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")

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设计模式总结06--适配器模式

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202508 | 设计模式06 | 适配器模式

将一个类的接口换成另一个接口,使得原本由于接口不兼容而不能在一起工作的类可以在一起工作。

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设计模式-06-适配器模式

本文参考自《设计模式-可复用面向对象的基础》,《Java与模式》,《模式-工程化实现及扩展》 一、作用 把一个类的接口变换成客户端所期待的另一种接口,从而使因接口不匹配而无法在一起工作的两个类能够在一起工作(Gang of four)。 二、角色 1.Target:客户端期望的新接口。 2.Adaptee:需要被适配的目标类型,比较老的类型。 3.Adapter:完成对Ad

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06_23 种设计模式之《适配器模式》

Adapter:适配器,把 Adaptee 适配成为 Client 需要的 Target。Adaptee:已经存在的接口,通常能满足客户端的功能要求,但。Client:客户端,调用自已需要的领域接口 Target。1、适配器模式:作为两个不兼容的接口之间的桥梁。适配器模式定义:将一个类的接口转换成客户希望的另一个接。Target:定义客户端需要的跟特定领域的相关接口。是接口与客户端要求的特定领域接口不一致,需要被适配。的环境当中,而新环境要求的接口是现对象不能满足的。型模式,结合两个独立接口的功能。

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06 设计模式-结构型模式-适配器模式

适配器模式(Adapter Pattern)充当两个不兼容接口之间的桥梁,属于结构型设计模式。它通过一个中间件(适配器)将一个类的接口转换成客户期望的另一个接口,使原本不能一起工作的类能够协同工作。这种模式涉及到一个单一的类,该类负责加入独立的或不兼容的接口功能。举个真实的例子,读卡器是作为内存卡和笔记本之间的适配器。您将内存卡插入读卡器,再将读卡器插入笔记本,这样就可以通过笔记本来读取内存卡。假设有一个音频播放器,它只能播放 MP3 文件。

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C#设计模式06-适配器模式

在介绍适配器模式之前先举一个生活中的案例。大家都知道,我们国家规定的各种用电电压是220V,我们的电视能直接通220V电压工作,这个时候220V电压和电视就能兼容(正常工作),但是手机,笔记本这些电子设备的工作电压远远低于220V电压,我们如何让他们正常工作呢?这个时候让国家把电压降低明显是不可能的,况且不同的设备都有自己的工作电压,那就是用一个充电器或者适配器,让220V的电压通过充电器或者电源

曹瑞鹏的博客(专注于.NET开发,Unity开发) 1088

设计模式06:适配器模式

适配器模式还是很好理解的,就是我已知了一个要达成的接口,但是我原先写了一个类可以满足这个接口的部分功能,所以我不想重新写程序,于是我用这个类来封装成这个接口要求的样子。例如已经存在一个Adaptee类,存在一个方法oldmethod(); public class Adaptee { public void oldmethod(){ System.out.println("我

cj2580的博客 311

设计模式-06-适配器模式-[桥接模式]

1. [桥接模式] 是 [对象的适配器模式] 的衍生模式 2.桥接模式简单介绍 桥接模式就是把事物和其具体实现分开,使他们可以各自独立的变化。桥接的用意是:将抽象化与实现化解耦,使得二者可以独立变化,像我们常用的JDBC桥DriverManager一样,JDBC进行连接数据库的时候,在各个数据库之间进行切换,基本不需要动太多的代码,甚至丝毫不用动,原因就是JDBC提供统一接口,每个数据库提供各自的实现,用一个叫做数据库驱动的程序来桥接就行了。 ...

心要是孤单了,到了那里都是流浪~~~ 219
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胖柯G
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