每天设计者模式-2:如何夯实基础

每天一个技术点:OAuth2 认证 OAuth2是一种开放授权协议,允许第三方应用安全访问用户资源而无需暴露密码。核心角色包括资源所有者、客户端、授权服务器和资源服务器。主要授权模式有授权码模式、简化模式、密码模式和客户端模式,其中客户端模式适用于服务端间认证,无需用户参与。OAuth2还支持单点登录(SSO),通过统一认证中心实现跨系统认证。令牌类型包括短时有效的访问令牌和用于刷新的刷新令牌。安全性方面强调使用HTTPS、令牌有效期控制等防护措施。OAuth2是现代Web系统安全架构的重要组件。 阅读详情

设计模式是软件开发中的重要知识点,无论是在面试中还是实际开发中,熟练掌握设计模式都能让你更高效地解决问题,并编写更加优雅的代码。那么,如何真正夯实设计模式的基础?本篇文章将从理论、实践、思维训练三个方面,帮助初学者打好基础,在面试和实战中受益。


1. 掌握设计模式的基础理论

第一步:理解设计模式的三大分类

设计模式通常分为三大类,每一类都有其适用场景:

  • 创建型模式(Creational Patterns):关注对象的创建,避免硬编码,如单例、工厂、建造者模式。
  • 结构型模式(Structural Patterns):关注类或对象的组合方式,提高代码复用性,如适配器、装饰器、代理模式。
  • 行为型模式(Behavioral Patterns):关注对象间的通信与职责分配,如观察者、策略、责任链模式。

📌 建议:先整体了解设计模式的分类,不要急于记住所有细节。

第二步:理解模式的动机与适用场景

学习每种模式时,不要死记硬背定义,而是弄清楚 它解决了什么问题,适用于什么场景。

示例:

  • 单例模式 解决的是 如何确保某个类在系统中只有一个实例,常用于 日志管理、数据库连接池。
  • 策略模式 解决的是 如何在运行时灵活切换算法,常用于 支付方式、排序算法。

📌 建议:用自己的语言总结模式的用途,而不是背概念。


在这里插入图片描述

2. 通过实践加深理解

第一步:手写实现每种设计模式

初学者常犯的一个错误是 看了书就觉得自己懂了,但真正的理解来源于编码。

示例:实现单例模式(双重检查锁)

public class Singleton {
    private static volatile Singleton instance;
    private Singleton() {}
    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

📌 建议:每学一种模式,都手写实现一遍,并思考如何优化代码。

第二步:分析开源项目中的设计模式应用

优秀的开源项目已经广泛应用了设计模式,例如:

  • Spring 中的 BeanFactory 使用了 工厂模式。
  • MyBatis 的插件系统使用了 责任链模式。
  • JDK 的 java.util.Observer 类是 观察者模式 的应用。

📌 建议:阅读 Spring、MyBatis 等框架的部分源码,寻找设计模式的影子。

第三步:在自己的项目中实践设计模式

尝试在日常编码中应用设计模式。例如:

  • 当你需要管理数据库连接时,考虑使用 单例模式。
  • 当你处理不同类型的支付方式时,使用 策略模式。
  • 当你需要对已有对象扩展功能时,考虑 装饰器模式。

📌 建议:不必强行使用设计模式,而是在合适的场景下自然而然地应用。


3. 训练思维,提高面试和实战能力

第一步:对比设计模式,理解它们的异同点

许多设计模式看起来相似,初学者容易混淆。例如:

  • 工厂模式 vs. 单例模式:工厂模式用于创建多个实例,而单例模式保证只有一个实例。
  • 适配器模式 vs. 装饰器模式:适配器模式改变接口,而装饰器模式扩展功能。
  • 策略模式 vs. 状态模式:策略模式在运行时选择算法,状态模式会随着状态改变行为。

📌 建议:整理一份“设计模式对比表”,加深理解。

第二步:使用 UML 图帮助记忆

设计模式涉及类和对象的关系,使用 UML 类图能更直观地理解它们。

  • 单例模式 UML:一个类自身持有一个唯一实例。
  • 工厂模式 UML:定义一个抽象工厂,具体工厂负责创建对象。

📌 建议:为每个设计模式画一个 UML 类图,加深记忆。

第三步:刷面试题,检验掌握程度

在面试中,设计模式通常以以下几种方式考察:

  • 问概念:什么是单例模式?它的优缺点是什么?
  • 问代码:如何用 Java 代码实现工厂模式?
  • 问应用:你在项目中用过哪些设计模式?

可以在 LeetCode、牛客网等平台练习设计模式相关的面试题,例如:

  • 如何设计一个可扩展的日志系统?(工厂模式 + 策略模式)
  • 如何设计一个可插拔的支付系统?(策略模式)
  • 如何实现一个线程安全的单例?(双重检查锁)

📌 建议:多做一些场景设计题,提高面试时的应变能力。


4. 总结

真正夯实设计模式基础,需要 理论+实践+思维训练 的结合。

✅ 理解模式的动机,知道它们解决了什么问题。
✅ 手写代码,确保自己能独立实现每种模式。
✅ 阅读开源代码,学习设计模式的实际应用。
✅ 在项目中应用,通过实践加深理解。
✅ 对比模式异同,形成更清晰的知识体系。
✅ 刷面试题,提高自己的应对能力。

💡 如果你能做到以上几点,不仅在面试中游刃有余,在实际开发中也能写出更加优雅的代码!

在接下来的文章中,我们将深入分析每种设计模式的原理、应用场景和最佳实践,敬请期待!

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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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