装饰者模式

本文介绍了装饰者模式的概念及其优势,对比了装饰者模式与继承之间的区别,并探讨了其与策略模式及观察者模式的不同之处。此外,还阐述了开放-关闭原则的应用场景。

定义装饰者模式

装饰者模式:
动态的将责任附加到对象上。若要扩展功能,装饰者提供了比继承更有弹性的代替方案。

回顾上2章模式定义

策略模式:
定义了算法族,分别封装起来,让他们之间可以相互转换,此模式让算法的变化独立于使用算法的用户。
观察者模式:
定义了对象之间的一对多的关系,这样一来,当一个对象改变状态时,它所有的依赖者都会收到通知并自动更新。

开放 - 关闭原则

设计原则:类应该对扩展开放,对修改关闭

这看起来很矛盾,书本中有一个自问自答的解释:
问:对扩展开放,对修改关闭?听起来很矛盾。设计如何兼顾两者?
答:这是一个很好的问题。乍听之下,的确感到很矛盾,毕竟,越难修改的事物,就越难扩展,不是吗?但是,有一些聪明的OO技巧,允许系统在不修改代码的情况下,进行功能扩展。想想观察者模式,通过加入新的观察者,我们可以在任何时候扩展Subject(主题),而且不需要向主题中添加代码。


要点

  • 装饰者和被装饰者对象有相同的类型。

  • 可以用一个或多个装饰者包装一个对象。

  • 既然装饰者和被装饰者有相同的超类型,所以在任何需要原始对象(被包装)的场合,可以用装饰过的对象代替它。

  • 装饰者可以在所委托被装饰者的行为之前/或之后,加上自己的行为,以达到特定的目的。

  • 对象可以在任何时候被装饰,所以可以在运行时动态的,不限量的用喜欢的装饰者来装饰对象。

内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
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