阿里P8大牛万字长文带你解读6大设计原则和28种设计模式，还不赶紧收藏？

最新推荐文章于 2025-11-26 15:59:01 发布
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#java #设计模式 #编程语言 #架构 #程序人生

这篇博客深入探讨了6个核心的设计原则和28种设计模式，提供了详细的定义、应用示例及最佳实践。文章以通俗易懂的方式阐述，适合程序员进阶学习。博主分享了获取完整版笔记的途径。

深刻解读6大设计原则和28种设计模式的准确定义、应用方法和最佳实践，全方位比较各种同类模式之间的异同，详细讲解组合使用不同模式的方法、

特色：

  1. 简单、通俗、易懂，但又不肤浅，这是本书的最大特色。
  2. 理念：像看小说一样阅读本书。

总览：

阿里大佬全解设计模式，6大设计原则+28种设计模式pdf总结

 

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24种设计模式介绍与6大设计原则-PDF版 查阅方便
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案例生动有趣，富有创造性，简单易懂，实践性超强，见解独到！
23种设计模式和设计模式六大原则
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文档为23种设计模式中的15种设计模式和设计模式六大原则，里面写的某种模式的优缺点，适用场景，具体代码，注意事项，典型应用。具体写的挺好，希望能帮助你。
阿里P8架构学习必备：设计模式+Spring源码+MyBatis+SpringMVC，面试大厂丝毫不慌
tutouchengxuyua的博客
10-10 206
前言 很多小伙伴可能会很困惑，为什么BAT的面试官总是喜欢问源码？其实我们常用的Spring、MyBaits这样的框架可以说是JAVA里面最经典的教科书，从中你能学习到很多写代码的经验技巧，而去悟开源框架中蕴含的优雅架构设计之道这才是最重要的。 同时我还整理了Java程序员学习开源框架必备的学习资料文档免费分享给大家，扫码即可获取上面的资料和笔记下载链接，诚意满满！！！！ 设计模式与6大原则 Design Pattern 代表了最佳的实践，通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用。设计模式是软
设计模式6大原则和23种设计模式
mmqw1122的专栏
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设计模式6大原则和23种设计模式：设计模式
深入浅出Java 23种设计模式，最全PDF版本终于开放下载了！！（文末有福利）
冰河的专栏
07-17 2191
写在前面 在「 冰河技术 」微信公众号中【设计模式专题】更新完毕已有一段时间了。不少小伙伴在我微信上留言说：冰河，你能不能把【设计模式专题】的文章汇总成PDF文档呢？一直没有时间整理，最近在公众号后台发现很多读者会在公众号回复“设计模式”关键字，但是公众号回复的内容却不是大家想要的，今天，终于抽空将「 冰河技术 」微信公众号中【设计模式专题】发布的文章，整理成《深入浅出Java 23种设计模式》PDF文档，并开放下载链接，免费供小伙伴们下载学习。 如何持续提升自身能力 如果你觉得冰河写的还不错，请微信搜
万字长文，Prometheus 如何做到“活学活用”，大牛总结的避坑指南
程序员小乐
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万字长文轻松彻底入门spring，深度好文
m0_56710876的博客
05-11 448
前几天逛知乎的时候看到一个话题：MySQL没前途了吗？ 最近几年，似乎总有一种声音在说，MySQL可能不太行了，原因无非是这么几条，MySQL功能不如PG强大，原生没有分库分表不如TIDB，OLAP性能差。 可事实真的如此吗？ 首先，MySQL的官网是这么介绍自己的：MySQL是世界上最受欢迎的数据库！ 其次，我们直接看下数据库引擎对数据库管理系统的排名按其受欢迎程度排列，看看MySQL到底行不行！ 从上图可以明显的看出，MySQL紧随它“老爹”Oracle排名第二，而且MySQL 8.0无论在功能还是性
「冰河技术」部分精华文章分类汇总，P8架构师都在看的技术文章！！
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P8架构师都在看的技术文章！！
致读者：「冰河技术」公号内容分类汇总！
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《万字长文带你解读AIGC》系列之入门篇.pdf
12-17
"《万字长文带你解读AIGC》系列之入门篇" 本文旨在提供对AIGC（ Artificial Intelligence-Generated Content，人工智能生成内容）的初步了解，从技术到应用，以填补当前相关知识的空白。AIGC作为当前最火热的投资...
《万字长文带你解读AIGC》系列之任务篇.pdf
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AIGC相关任务和技术 AIGC（Artificial Intelligence-generated Content）是指使用人工智能技术生成的内容，包括文本、图像、视频等。AIGC技术可以应用于各种领域，例如客服聊天机器人、文本翻译、图像生成等。本文...
万字长文解读华为洞察市场SOP，从产品顶层设计到落地执行.docx
04-26
万字长文解读华为洞察市场 SOP，从产品顶层设计到落地执行 本篇文章主要讲解了华为洞察市场 SOP 的六个流程步骤：理解市场、进行市场细分、进行组合分析、制定业务战略与计划、融合与优化业务计划、管理业务计划和...
万字长文：产品经理你必须掌握的用户体验五大层
02-25
今天为大家带来的是用户体验五大层，网上多见的都是一些概念、或者笼统的...要是只局限在自己的产品上，不去了解整个企业的发展布点，去设计自己产品的时候就会出现伪需求，这样那样的问题（可以用4p分析法去了解），
设计模式
weixin_30537391的博客
08-19 193
创建型 1. Factory Method（工厂方法） 2. Abstract Factory（抽象工厂） 3. Builder（建造者） 4. Prototype（原型） 5. Singleton（单例） 结构型 6. Adapter Class/Object（适配器） 7. Bridge（桥接） 8. Composite（组合） 9. Decorator（装饰） 10. ...
MyBatis + PageHelper 分页内幕，PageHelper 是如何动态构建 LIMIT 分页 SQL 的
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日常笔记 | 干货分享 | 毕设源码 | 毕设指导 | 答辩指导
11-26 298
若依系统中有很多的表格数据、后端接口实体中并没有看到有接收分页大小和页码的属性，在系统的mapper层面SQL语句中并没有看到对应的分页限制。它是如何实现这个分页效果的呢？是将所有的数据查询出来，然后再分页吗？这样效率岂不是非常低。带着这样的疑问，稍微研究了一下这个系统的分页方法。更多详细文章后端是通过从 HttpServletRequest 对象中获取分页的页码和大小，然后创建Page分页对象，在执行sql查询的时候，动态构建分页限制条件。从而实现分页，并不是在查询到所有数据之后再进行的分页处理。
Java原生网络编程-BIO与NIO
照母山挖洋芋
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摘要：本文对比了Java原生JDK中的BIO(阻塞I/O)和NIO(非阻塞I/O)网络编程模型。BIO采用"一连接一线程"模式，存在线程资源浪费和性能瓶颈问题，可通过线程池优化为伪异步I/O模型。NIO通过Selector、Channel和Buffer三大核心组件实现非阻塞通信，支持单线程管理多个通道。重点介绍了NIO的Reactor模式、事件类型(OP_READ/OP_WRITE等)及服务端/客户端的不同关注点，展示了NIO相比BIO在高并发场景下的优势。（149字）
Java集合框架实战：构建高效的企业管理系统
2402_83075343的博客
11-23 1047
本文通过两个企业管理系统案例，详细解析了Java集合框架的核心应用。员工部门管理系统采用HashMap实现部门与员工的高效映射，具备智能添加、快速查询和动态统计功能；商品库存管理系统基于ArrayList实现精细化管控，包含智能录入、库存预警和价格排序等特性。文章对比了HashMap和ArrayList的特性差异，提供了集合选型的最佳实践，并探讨了系统扩展方向。这两个实战案例展示了集合框架在企业应用中的实际价值，为开发者掌握Java集合提供了实用参考。
2025最新 SpringCloud 教程，教程简介，笔记01
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万字长文，带你搞懂什么是BERT模型（非常详细）看这一篇就够了！ 分析该博客
07-30
### BERT 模型的核心原理与架构 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型，其核心优势在于能够双向理解语言上下文。与传统的单向语言模型不同，BERT 在处理输入文本时，同时考虑了左侧和右侧的上下文信息，从而更全面地捕捉语义[^1]。 #### 预训练任务：MLM 与 NSP BERT 的预训练包含两个主要任务：Masked Language Model（MLM）和 Next Sentence Prediction（NSP）。 - **MLM（Masked Language Model）**：该任务旨在帮助 BERT 理解句子内部的上下文。具体来说，在训练过程中，输入文本中 15% 的词会被随机屏蔽（mask），模型的任务是根据上下文预测这些被屏蔽的词。这种机制使得 BERT 能够学习到更丰富的语义表示，而不是仅仅依赖于单向的语言模型[^1]。 - **NSP（Next Sentence Prediction）**：除了句子内部的语义理解，BERT 还通过 NSP 任务来掌握句子之间的关系。在训练过程中，模型会接收到两个句子作为输入，并判断第二个句子是否是第一个句子的后续句。这种机制增强了 BERT 对长文本结构的理解能力，使其在处理问答、文本蕴含等任务时表现更佳[^1]。 #### BERT 架构 BERT 的基础架构基于 Transformer 的编码器部分，采用了多层自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络。BERT 提供了两种主要版本： - **BERT-Base**：包含 12 层编码器，每层有 12 个注意力头，总参数量约为 1.1 亿。 - **BERT-Large**：包含 24 层编码器，每层有 16 个注意力头，总参数量约为 3.4 亿。 每个输入 token 会被映射为三个嵌入向量的和：词嵌入（Token Embedding）、位置嵌入（Position Embedding）和段嵌入（Segment Embedding）。其中，段嵌入用于区分两个不同的句子（如在 NSP 任务中）。 #### 微调与下游任务应用 BERT 的最大优势在于其强大的迁移学习能力。通过在大规模语料上进行预训练后，BERT 可以在各种 NLP 任务中进行微调（Fine-tuning），包括： - **文本分类**：如情感分析、新闻分类等； - **命名实体识别（NER）**：识别文本中的实体如人名、地名、组织机构等； - **问答系统**：如 SQuAD 数据集上的问答任务； - **自然语言推理（NLI）**：判断两个句子之间的逻辑关系。 在微调过程中，通常只需在 BERT 输出的基础上添加一个简单的分类层或解码层，并对整个模型进行端到端的训练。这种方式显著提升了模型在下游任务上的性能。 #### BERT 的影响与演进 BERT 的提出对 NLP 领域产生了深远影响，促使了大量改进模型的出现，如 RoBERTa、ALBERT、DistilBERT 等。这些模型在不同方面优化了 BERT，例如 RoBERTa 移除了 NSP 任务并增加了训练数据量，ALBERT 通过参数共享减少了模型参数量，而 DistilBERT 则专注于模型压缩和推理速度的提升[^1]。 此外，随着研究的深入，还出现了如 Mixture of Experts（MoE）等结构创新，以及 LoRA 等参数高效微调技术，这些都进一步推动了 BERT 类模型的性能提升和应用扩展[^2]。 ### 示例代码：使用 Hugging Face Transformers 加载 BERT 模型 以下是一个使用 `transformers` 库加载 BERT 模型并进行文本编码的简单示例： ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch # 加载预训练 BERT 模型和对应的 tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') # 输入文本 text = "BERT is a powerful language model." # 对文本进行编码 inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True) # 获取模型输出 with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) # 获取最后一层的隐藏状态 last_hidden_states = outputs.last_hidden_state print(last_hidden_states.shape) # 输出形状: [batch_size, sequence_length, hidden_size] ``` ###
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