JAVA设计模式九:--Command(命令模式)

【electron】- 从零到一:在electron-vite项目中集成better-sqlite3的工程化实践 本文详细介绍了在electron-vite项目中集成better-sqlite3数据库的完整工程化实践。针对原生模块的编译挑战,提供了从环境配置、路径规划、服务封装到IPC通信的解决方案,并重点解决了开发与生产环境的数据库路径分离及打包部署等核心问题,帮助开发者构建稳定高效的Electron桌面应用数据层。 阅读详情
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概述
在软件系统中,“行为请求者”与“行为实现者”通常呈现一种“紧耦合”。但在某些场合,比如要对行为进行“记录、撤销/重做、
事务”等处理,这种无法抵御变化的紧耦合是不合适的。在这种情况下,如何将“行为请求者”与“行为实现者”解耦?将一组行
为抽象为对象,可以实现二者之间的松耦合[李建忠]。这就是本文要说的Command模式。
意图
将一个请求封装为一个对象,从而使你可用不同的请求对客户进行参数化;对请求排队或记录请求日志,以及支持可撤消的操作。
Command模式解说
在众多的设计模式中,Command模式是很简单也很优雅的一种设计模式。Command模式它封装的是命令,把命令发出者的责任和命令

执行者的责任分开。我们知道,一个类是一组操作和相应的一些变量的集合

如图:


举例如下:

[java]  view plain copy print ?
  1. package design.command;  
  2.   
  3.   
  4. /** 
  5.  * 文件名称:design.command.ICommand.java 
  6.  * 创建人:Fei Wong 
  7.  * 创建时间: 2012-06-20 
  8.  * 电子邮箱:feiwong8@126.com 
  9.  * 说明:ICommand 命令抽象 
  10.  * */  
  11. public interface ICommand {  
  12.     void exec() ;  
  13. }  
  14.   
  15. package design.command;  
  16. /** 
  17.  * 文件名称:design.command.Water.java 
  18.  * 创建人:Fei Wong 
  19.  * 创建时间: 2012-06-20 
  20.  * 电子邮箱:feiwong8@126.com 
  21.  * 说明:浇水方法 
  22.  * */  
  23. public class Water implements ICommand {  
  24.   
  25.     @Override  
  26.     public void exec() {  
  27.         System.out.println( "--浇水--" ) ;   
  28.     }  
  29.   
  30. }  
  31.   
  32.   
  33. package design.command;  
  34. /** 
  35.  * 文件名称:design.command.Weed.java 
  36.  * 创建人:Fei Wong 
  37.  * 创建时间: 2012-06-20 
  38.  * 电子邮箱:feiwong8@126.com 
  39.  * 说明:除草方法 
  40.  * */  
  41. public class Weed implements ICommand {  
  42.   
  43.     @Override  
  44.     public void exec() {  
  45.         System.out.println( "--除草--" ) ;    
  46.     }  
  47.   
  48. }  
  49.   
  50.   
  51. package design.command;  
  52.   
  53. /** 
  54.  * 文件名称:design.singleton.CommandInvoker.java 
  55.  *  创建人:Fei Wong  
  56.  *  创建时间: 2012-06-20 
  57.  * 电子邮箱:feiwong8@126.com  
  58.  * 说明:CommandInvoker 执行命令方法 
  59.  */  
  60. public class CommandInvoker {  
  61.     public void invoke(ICommand cmd) {  
  62.         cmd.exec();  
  63.     }  
  64. }  
  65.   
  66. package design.command;  
  67.   
  68.   
  69. /** 
  70.  * 文件名称:design.command.ICommand.java 
  71.  * 创建人:Fei Wong 
  72.  * 创建时间: 2012-06-20 
  73.  * 电子邮箱:feiwong8@126.com 
  74.  * 说明:测试Main方法 
  75.  * */  
  76. public class Main {  
  77.       
  78.     public static void main(String[] args) {  
  79.         CommandInvoker invoker = new CommandInvoker() ;  
  80.         invoker.invoke( new Water() ) ;   
  81.         invoker.invoke( new Weed() )  ;   
  82.     }  
  83. }  
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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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23种设计模式——命令模式(Command Pattern)

本文介绍了23种经典设计模式之——命令模式(Command Pattern)的使用及说明

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