纯手写理解设计模式代码之建造者模式

【设计模式】用Java手写21种常见设计模式 文章目录十二、行为1——模板方法模式十三、行为2——迭代器模式 配套使用效果更佳: 本博客配套开源源码github点击跳转 在《25种常见设计模式思想(上)》中我介绍了4种创建型设计模式和7种结构型设计模式,在此博客中我将继续介绍剩下的x种行为类设计模式。以下是本篇博客的思维导图: 十二、行为1——模板方法模式 模板方法模式非常类似于定制表格,设计者先将所有需要填写的信息头(字段名)抽取出来,再将它们整合在一起成为一种既定格式的表格,最后让填表人按照这个标准化模板去填写自己特有的信息,而不必为书写内容、先 阅读详情

建造者模式同属于创建型模式

package com.demo.build;

/**
 * 建造者模式
 * 属于创建型模式
 * 建造者模式与工厂模式相似,也是用来创建对象
 * 建造者模式关键点在于建造和装配分离,
 * 建造者最终只会生成一个完整的对象,对象里面会分成好几个模块,建造者模式强调的是这个装配的过程。
 * 而工厂模式有可能是会同时创建一个(简单工厂或者工厂方法模式)或者多个对象(抽象工厂模式),强调生产创建。
 */
abstract class GunBuilder {
    //抽象类定义装配方法
    protected Gun gun=new Gun();
    //枪身
    abstract void gunPart();
    //子弹
    abstract void gunBullet();
    //消音器
    abstract void gunSilencer();
    //瞄准镜
    abstract void gunTelescope();
    protected Gun getGun(){
        return gun;
    }
}

//AK47装配类实现抽象builer类
class AKGunBuilder extends GunBuilder{
    @Override
    void gunPart() {
        gun.setGunPart("AK47");
    }
    @Override
    void gunBullet() {
        gun.setGunBullet("7.62mm");
    }
    @Override
    void gunSilencer() {
        gun.setGunSilencer("步枪消音器");
    }
    @Override
    void gunTelescope() {
        gun.setGunTelescope("红点瞄准镜");
    }
}





class Gun{
    private String gunPart;
    private String gunBullet;
    private String gunSilencer;
    private String gunTelescope;

    public String getGunPart() {
        return gunPart;
    }

    public void setGunPart(String gunPart) {
        this.gunPart = gunPart;
    }

    public String getGunBullet() {
        return gunBullet;
    }

    public void setGunBullet(String gunBullet) {
        this.gunBullet = gunBullet;
    }

    public String getGunSilencer() {
        return gunSilencer;
    }

    public void setGunSilencer(String gunSilencer) {
        this.gunSilencer = gunSilencer;
    }

    public String getGunTelescope() {
        return gunTelescope;
    }

    public void setGunTelescope(String gunTelescope) {
        this.gunTelescope = gunTelescope;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Gun{" +
                "gunPart='" + gunPart + '\'' +
                ", gunBullet='" + gunBullet + '\'' +
                ", gunSilencer='" + gunSilencer + '\'' +
                ", gunTelescope='" + gunTelescope + '\'' +
                '}';
    }
}
package com.demo.build;
//装配者
class GunCreater {
    GunBuilder gunBuilder;
    Gun create(){
        gunBuilder.gunPart();
        gunBuilder.gunTelescope();
        gunBuilder.gunSilencer();
        gunBuilder.gunBullet();
        return gunBuilder.getGun();
    }
}



//使用者
class GunUser{
    GunCreater gunCreater = new GunCreater();
    Gun buy(String type){
        if ("AK47".equals(type)){
            gunCreater.gunBuilder=new AKGunBuilder();
        }
        //..
       return gunCreater.create();
    }

    public static void main(String[] args) {
        GunUser user = new GunUser();
        Gun akGun = user.buy("AK47");
        System.out.println(akGun.toString());
    }
}
Dify+MCP Server打造禅道AI智能助手 Dify AI与MCP Server结合打造的禅道AI智能助手,实现了项目管理智能化升级。该方案通过大语言模型和自动化工作流,提供四大核心功能:1)自动化报表生成,支持多维度数据统计与可视化;2)禅道系统管理操作,简化产品/项目/任务管理流程;3)基于知识库的智能问答系统;4)数据库灵活查询与可视化输出。系统采用分层架构,通过MCP协议实现AI与数据源解耦,解决了传统禅道在数据孤岛、工具碎片化等问题。实际应用验证了其在用户管理、任务创建、Bug处理等场景的高效性,显著提升了项目管理效率。 阅读详情

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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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一、设计模式概念 设计模式(Design pattern) 是解决软件开发某些特定问题而提出的一些解决方案也可以理解成解决问题的一些思路。通过设计模式可以帮助我们增强代码的可重用性、可扩充性、 可维护性、灵活性好。我们使用设计模式最终的目的是实现代码的高内聚和低耦合。 二、设计模式的三大分类及关键点 1、创建型模式 对象实例化的模式,创建型模式用于解耦对象的实例化过程。 单例模式:某个类智能有一个实例,提供一个全局的访问点。 工厂模式:一个工厂类根据传入的参量决定创建出哪一种产品类的实例。 抽

chongfa2008的博客 346
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