php与设计模式-工厂模式

【后量子密码】SPHINCS+ 算法(二):签名与验签(附源码分析) 本节介绍SPHINCS+ 算法的密钥生成、签名与验签。nnn:安全参数;www:Winternitz参数,WOTS+签名分解的基底;hhh:超树的高度;ddd:超树中子树的层数;kkk:FORS 树的数量;ttt:FORS 树的叶子节点数。 阅读详情

工厂模式

创建一个类统一实例化的方法。统一调用,控制。常与单例模式相配合。

简单工厂模式

Demo:

  /**
     *简单工厂又叫静态工厂方法模式,这样理解可以确定,简单工厂模式是通过一个静态方法创建对象的。

// 简单工厂模式
interface ICar {
    function run();
}
class BMWCar implements ICar {
    public function run() {
        echo 'bmw run!<br/>';
    }
}
class AuDiCar implements ICar {
    public function run() {
        echo 'audi run!<br/>';
    }
}
/**
 * 简单工厂
 */
class FactorySimple {
    /*
    public static function createBmw() {
        return new BMWCar();
    }
    public static function createAudi() {
        return new AuDiCar();
    }
    */
    public static function createCar($type) {
        switch($type) {
            case 'bmw':
                return new BMWCar();
            case 'audi':
                return new AuDiCar();
            default:
                throw new Exception('type error!');
        }
    }
}
 

优点:客户端不需要修改代码。
缺点: 当需要增加新的运算类的时候,不仅需新加运算类,还要修改工厂类,违反了开闭原则。

工厂方法模式

和简单工厂有区别,简单工厂模式只有一个工厂,工厂方法模式对每一个产品都有相应的工厂
Demo:

/*
 *工厂方法模式:
 *定义一个创建对象的接口,让子类决定哪个类实例化。 他可以解决简单工厂模式中的封闭开放原则问题。 */
interface ICar {
    function run();
}
class BMWCar implements ICar {
    public function run() {
        echo 'bmw run!<br/>';
    }
}
class AuDiCar implements ICar {
    public function run() {
        echo 'audi run!<br/>';
    }
}
// 工厂方法模式    与简单工厂的区别,将对象的创建抽象成接口
interface CreateCar { //工厂类接口
    function create();
}
/**
 * bmw car factoyr
 */
class BmwFactory implements CreateCar {
    public function create() {
        return new BMWCar();
    }
}
/**
 * audi car factory
 */
class AuDiFactory implements CreateCar {
    public function create() {
        return new AuDiCar();
    }
}

抽象工厂模式:

用来生成一组相关或相互依赖的对象。
工厂方法模式针对的是一个产品等级结构;
而抽象工厂模式则是针对的多个产品等级结构
Demo:

/*
抽象工厂:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口。
注意:这里和工厂方法的区别是:一系列,而工厂方法则是一个。
那么,我们是否就可以想到在接口create里再增加创建“一系列”对象的方法呢?
*/

interface ICar {
    function run();
}
// 抽象工厂模式
class WhiteBMWCar implements ICar {
    public function run() {
        echo 'white bmwcar run!<br/>';
    }
}
class BlackBMWCar implements ICar {
    public function run() {
        echo 'black bmwcar run!<br/>';
    }
}
class WhiteAuDiCar implements ICar {
    public function run() {
        echo 'white audicar run!<br/>';
    }
}
class BlackAuDiCar implements ICar {
    public function run() {
        echo 'black audicar run!<br/>';
    }
}
// 与工厂方法的区别,提供一系列的接口 
interface ICarCreate {
    function createBmw();
    function createAuDi();
}
/**
 * create white car
 */
class WhiteCarFactory implements ICarCreate {
    // white bmw
    public function createBmw() {
        return new WhiteBMWCar();
    }
    // white audi
    public function createAuDi() {
        return new WhiteAuDiCar();
    }
}
/**
 * create black car
 */
class BlackCarFactory implements ICarCreate {
    // black bmw
    public function createBmw() {
        return new BlackBMWCar();
    }
    // black audi
    public function createAuDi() {
        return new BlackAuDiCar();
    }
}

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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") 立即下载

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