工厂设计模式

参考:http://www.runoob.com/design-pattern/factory-pattern.html

工厂模式(Factory Pattern)是 Java 中最常用的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式。

在工厂模式中,我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑,并且是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象。

主要解决:主要解决接口选择的问题

何时使用:就是根据不同的条件创建不同的实例

图片:


具体的例子,在实现的时候使用了两种方式,使用了一种反射机制来简化每创建一个类都需要加一行实例化代码:

public interface Shape {

   void draw();

}

 

public class Rectangle implements Shape {

 

    @Override

   public void draw() {

       System.out.println("Inside Rectangle::draw() method.");

    }

}

 

public class Circle implements Shape {

   @Override

   public void draw() {

       System.out.println("Inside Circle::draw() method.");

    }

}

 

public class Square implements Shape {

   @Override

   public void draw() {

       System.out.println("Inside Square::draw() method.");

    }

}

 

public class ShapeFactory {

   //使用getShape方法获得形状类型的对象

   /*public Shape getShape(String shapeType){

       if(shapeType == null){

           return null;

       }

       if(shapeType.equalsIgnoreCase("CIRCLE")){

           return new Circle();

       } else if(shapeType.equalsIgnoreCase("RECTANGLE")){

           return new Rectangle();

       } else if(shapeType.equalsIgnoreCase("SQUARE")){

           return new Square();

       }

       return null;

   }*/

   public static Object getClass(Class<? extends Shape> clazz){

       Object obj=null;

       try{

           obj=Class.forName(clazz.getName()).newInstance();

       }catch (Exception e){

           e.printStackTrace();

       }

       return obj;

    }

}

 

public class tets {

   public static void main(String[] args) {

       /*ShapeFactory shapeFactory = new ShapeFactory();

       //获取 Circle 的对象,并调用它的draw 方法

       Shape shape1 = shapeFactory.getShape("CIRCLE");

 

       //调用 Circle 的 draw 方法

       shape1.draw();

 

       //获取 Rectangle 的对象,并调用它的draw 方法

       Shape shape2 = shapeFactory.getShape("RECTANGLE");

 

       //调用 Rectangle 的 draw 方法

       shape2.draw();

 

       //获取 Square 的对象,并调用它的draw 方法

       Shape shape3 = shapeFactory.getShape("SQUARE");

 

       //调用 Square 的 draw 方法

       shape3.draw();*/

       Shape rectangle=(Rectangle)ShapeFactory.getClass(Rectangle.class);

    }

}

基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值