命令模式(Command Pattern)

上机笔试题目:取出指定条件二维数组的子数组 取出指定条件二维数组的子数组: 1)传入参数为: 参数一:String[][]sArray2字符串二维数组 参数二:Stringkey字符串 参数三:StringkeyFormat含匹配符的字符串,如下:%0-%1,其中%x含义如为:一维数据列序号为x的值。 keyFormat 可以为 %0-%1-%2,%0-%3-%8-%x...... 例子如下... 阅读详情

    命令模式是一个数据驱动设计模式,它归属于行为型模式的范畴。一个请求作为命令的形式被封装成一个对象,并且传递给调用对象。调用对象查找能够处理这个命令的恰当对象,传递命令给相应的对象,那个对象就执行这个命令。

    在这个实例中,我们创建了一个充当一个命令的接口Order,创建一个股票类Stock充当一个请求。具体的命令类BuyStock和SellStock实现Order接口,它们将做实际上的命令处理。经纪人类Broker充当一个调用对象,它负责收集和发送命令。UML图如下所示:


 

接口order.java

public interface Order {
   void execute();
}


股票类Stock.java

public class Stock {
          
   private String name = "ABC";
   private int quantity = 10;
 
   public void buy(){
      System.out.println("Stock [ Name: "+name+", 
         Quantity: " + quantity +" ] bought");
   }
   public void sell(){
      System.out.println("Stock [ Name: "+name+", 
         Quantity: " + quantity +" ] sold");
   }
}


实现订单接口的实现类,购买股票BuyStock.java

public class BuyStock implements Order {
   private Stock abcStock;
 
   public BuyStock(Stock abcStock){
      this.abcStock = abcStock;
   }
 
   public void execute() {
      abcStock.buy();
   }


卖出股票类SellStock.java

public class SellStock implements Order {
   private Stock abcStock;
 
   public SellStock(Stock abcStock){
      this.abcStock = abcStock;
   }
 
   public void execute() {
      abcStock.sell();
   }
}
调用命令类Broker.java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
   public class Broker {
   private List<Order> orderList = new ArrayList<Order>(); 
 
   public void takeOrder(Order order){
      orderList.add(order);              
   }
 
   public void placeOrders(){
      for (Order order : orderList) {
         order.execute();
      }
      orderList.clear();
   }
}
测试类CommandPatternDemo.java
public class CommandPatternDemo {
   public static void main(String[] args) {
      Stock abcStock = new Stock();
 
      BuyStock buyStockOrder = new BuyStock(abcStock);
      SellStock sellStockOrder = new SellStock(abcStock);
 
      Broker broker = new Broker();
      broker.takeOrder(buyStockOrder);
      broker.takeOrder(sellStockOrder);
 
      broker.placeOrders();
   }
}


输出结果:

Stock [ Name: ABC, Quantity: 10 ] bought
Stock [ Name: ABC, Quantity: 10 ] sold

你会发现,这里面包含了组合模式。

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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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标题 命令模式(Command Pattern)是对命令的封装,每一个命令都是一个操作:请求的一方发出请求要求执行一个操作;接收的一方收到请求,并执行操作。命令模式解耦了请求方和接收方,请求方只需请求执行命令,不用关心命令是怎样被接收,怎样被操作以及是否被执行等。命令模式属于行为型模式。 适用场景 当系统的某项操作具备命令语义时,且命令实现不稳定(变化),那么可以通过命令模式解耦请求与实现,利用抽象命令接口使请求方代码架构稳定,封装接收方具体命令实现细节。接收方与抽象命令接口呈现弱耦合(内部方法无需一致),

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命令模式 The Command Pattern

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/** * 命令模式。 * @author Bright Lee */ public class CommandPattern { public static void main(String[] args) { Receiver receiver = new Receiver(); Command cmd001 = new OnCommand(receiver); C...

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命令模式 Command Pattern

一、模式介绍 1.1、定义 将请求封装成一个对象,这样可以使用不同的请求参数化其他对象(将不同请求依赖注入到其他对象中),并且能够支持请求(命令)的排队执行、记录日志、撤销等(附加控制)功能。 1.2、优点 通过引入中间件(抽象接口)降低系统的耦合度 扩展性良好,增加或删除命令非常方便。采用命令模式增加或删除命令不会影响其他类,满足开闭原则 可以实现宏命令。命令模式可以与组合模式结合,将多个命令装配成一个组合命令,即宏命令 方便实现 Undo 和 Redo 操作。命令模式可以与备忘录模式结合,实现命令的撤

木易 367

命令模式(Command Pattern)详解

命令模式是一种行为型设计模式,它将请求(命令)封装为一个对象,从而使你可以使用不同的请求参数化客户端,队列或记录请求日志,以及支持可撤销的操作。简单来说,命令模式就是将"请求"转化为一个对象,这个对象可以被存储、传递、调用,而且可以在不同的时间点被请求调用,即使发送请求的对象已经不存在。命令模式是一种将请求封装为对象的行为型设计模式,它使我们能够参数化对象的操作,将操作排队或记录,以及支持可撤销的操作。

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