Notes of Leanring Desing patterns

于 2005-11-09 10:04:00 发布
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博客介绍了抽象工厂和工厂方法两种模式。抽象工厂以对象为主体，对象有多个对象工厂，实现作为参数；工厂方法以实现为主体，实现有工厂方法，会被对象重新定义，可将对象视为参数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Abastract Factory and Factory Mehod Abastract Factory: the main body is Object , Object have many ObjectFactory ,the Implemention is as parameter. Factory Mehod: the main body is Implemention, Implemention have Factory Method which will be redefined by Object. in fact , we can assume that the Object act as a parameter
deep leanring
11-29
深度学习是人工智能领域的一个核心分支，它主要关注通过模拟人脑神经网络的工作方式来构建复杂的模型，以便解决复杂的学习任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。本资源包含两本书籍，一本是英文版的《Deep ...
Vue_Leanring:虚拟学习
04-08
Vue.js 是一款非常流行的前端JavaScript框架，用于构建用户界面。Vue Learning: 虚拟学习这一主题，显然是关于使用Vue.js进行在线学习平台或者教育应用的开发。在JavaScript的范畴内，Vue.js提供了丰富的功能和工具...
mache leanring
03-06
标题中的"mache leanring"很可能是一个拼写错误，应该是"machine learning"。在这个领域，我们研究如何让计算机系统通过数据学习和改进，而无需显式编程。机器学习的应用广泛，包括图像识别、自然语言处理、推荐系统...
source-leanring:jdk原始码学习
03-23
《深入理解Java SDK源码：探索系统开源的奥秘》 在编程领域，对系统开源的理解和掌握，尤其是对Java SDK源码的深入学习，是提升开发者技术水平的关键步骤。"source-learnig:jdk原始码学习"项目为我们提供了一个宝贵...
QR-Leanring:QR仍在倾斜
03-12
【QR学习：QR码在Java中的应用与优化】 QR学习是一种现代信息技术的体现，它主要涉及到QR码（Quick Response Code）的生成、读取以及在各种应用场景中的优化。QR码，顾名思义，是一种快速响应的二维条形码，能够...
欧姆龙CP1H PLC与威纶通触摸屏通讯及步进摆臂机构防丢步处理程序的应用
07-23
内容概要：本文详细介绍了欧姆龙CP1H PLC三台IO联机与威纶通触摸屏之间的通讯方案及其应用背景。重点讨论了步进摆臂机构在高速运转中易出现的‘丢步’问题，并提出了一种有效的防丢步处理程序。该程序通过精确的算法和模块化的代码设计，实现实时监测和自动补救，从而确保设备稳定运行并提高生产效率。此外，文中还强调了三台PLC与触摸屏通讯的优势，即集中控制和便捷管理，进一步提升了系统的整体性能。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要解决步进电机丢步问题的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要提升生产线自动化水平的企业，特别是在涉及多轴步进摆臂机构的场合。主要目标是减少因丢步导致的产品质量问题，同时提高生产效率和设备可靠性。 其他说明：本文不仅提供了理论依据，还有具体的实施步骤和代码分析，有助于读者深入理解和实际应用。
矩阵变换器MATLAB仿真：三相系统建模与优化参数设置 电力电子 v2.5
07-23
内容概要：本文详细介绍了三相矩阵变换器在MATLAB/Simulink环境下的仿真方法及其优化过程。首先展示了三相矩阵变换器的核心模块和调制算法，特别是双脉冲调制部分的子模块，利用三角函数生成开关时序。接着讨论了LC滤波参数对输出电流波形的影响，通过粒子群算法优化得到最佳参数组合。此外，还探讨了双向开关的建模技巧，避免数值振荡的方法以及选择合适的求解器来提高仿真的准确性。最终，仿真结果显示在85%负载下效率达到98.2%，并提供了一个有趣的彩蛋，可以解锁1960年代的原始拓扑结构。 适合人群：从事电力电子、电机驱动等领域研究的技术人员和高校师生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解三相矩阵变换器工作原理、掌握MATLAB/Simulink仿真技巧的研究人员和技术开发者。目标是帮助用户更好地理解和应用矩阵变换器的设计与优化方法。 阅读建议：读者可以通过本文学习到具体的建模步骤和优化参数的选择依据，同时关注文中提到的一些常见问题及解决方案，以便在实际操作中避免类似错误。
ABAQUS盾构隧道开挖模型详解：一环七片、毫米单位制、含螺栓与配筋设计
07-23
内容概要：本文详细介绍了基于ABAQUS软件构建的盾构隧道开挖模型，重点讲解了一环七片的管片装配方法、螺栓连接设置以及钢筋笼处理技巧。文中强调了单位制的选择（毫米）、装配逻辑、螺栓预紧力加载顺序、钢筋布置参数化建模等方面的技术要点，并分享了作者在实际操作中的经验和常见错误避免方法。此外，还讨论了开挖步骤的设置及其重要性，确保模拟结果的准确性。 适合人群：从事土木工程、岩土工程、隧道工程等领域研究和技术应用的专业人士，尤其是熟悉ABAQUS软件并希望深入了解盾构隧道开挖模型的工程师。 使用场景及目标：适用于需要进行盾构隧道施工模拟的研究项目或工程项目，帮助工程师更好地理解和掌握盾构隧道开挖过程中涉及的各种力学行为和关键技术，提高模拟精度和可靠性。 其他说明：文章不仅提供了具体的代码片段用于指导具体操作，还分享了许多实践经验，有助于读者在实践中少走弯路，提升工作效率。
STM8F103驱动HX711电子秤模块实现智能垃圾分类与精密仪器应用
07-23
内容概要：本文档详细介绍了基于STM8F103单片机和HX711芯片的电子秤采集模块的设计与实现。主要内容涵盖硬件电路设计（如原理图和PCB布局）、软件编程（如串口通信、传感器校准、看门狗配置、数字滤波算法），以及应用场景（如智能垃圾桶）。文档提供了完整的源代码并附带详细注释，确保开发者能够快速理解和部署。文中还特别强调了关键的技术细节，如HX711的数据读取方法、校零功能的实现、EEPROM存储机制、看门狗设置及其重要性、不同量程传感器的适配方法、抗干扰措施（如TVS管和π型滤波的应用）以及滑动窗口均值滤波和中值滤波的组合使用。 适合人群：对嵌入式系统开发有一定基础的工程师和技术爱好者，特别是那些希望深入了解STM8系列单片机和HX711传感器应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要精确称重解决方案的产品开发，如智能垃圾桶、工业自动化设备和其他精密测量仪器。目标是帮助开发者掌握从硬件设计到软件编程的全流程，从而实现高效稳定的称重模块。 其他说明：文档不仅提供理论指导，还包括大量实用技巧和注意事项，有助于解决实际项目中可能遇到的问题。例如，如何调整传感器参数以适应不同的量程需求，如何优化滤波算法提高测量精度等。
基于 PID 控制算法的系统仿真设计与实现研究
07-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/790f7ffa6527 在一维运动场景中，小车从初始位置 x=-100 出发，目标是到达 x=0 的位置，位置坐标 x 作为受控对象，通过增量式 PID 控制算法调节小车的运动状态。 系统采用的位置迭代公式为 x (k)=x (k-1)+v (k-1) dt，其中 dt 为仿真过程中的恒定时间间隔，因此速度 v 成为主要的调节量。通过调节速度参数，实现对小车位置的精确控制，最终生成位置 - 时间曲线的仿真结果。 在参数调节实验中，比例调节系数 Kp 的影响十分显著。从仿真曲线可以清晰观察到，当增大 Kp 值时，系统的响应速度明显加快，小车能够更快地收敛到目标位置，缩短了稳定时间。这表明比例调节在加快系统响应方面发挥着关键作用，适当增大比例系数可有效提升系统的动态性能。 积分调节系数 Ki 的调节则呈现出不同的特性。实验数据显示，当增大 Ki 值时，系统运动过程中的波动幅度明显增大，位置曲线出现更剧烈的震荡。但与此同时，小车位置的变化速率也有所提高，在动态调整过程中能够更快地接近目标值。这说明积分调节虽然会增加系统的波动性，但对加快位置变化过程具有积极作用。 通过一系列参数调试实验，清晰展现了比例系数和积分系数在增量式 PID 控制系统中的不同影响规律，为优化控制效果提供了直观的参考依据。合理匹配 Kp 和 Ki 参数，能够在保证系统稳定性的同时，兼顾响应速度和调节精度，实现小车位置的高效控制。
基于MATLAB的矩阵变换器与永磁同步电机仿真：核心技术解析与优化技巧 Simulink
07-23
内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB/Simulink进行矩阵变换器与永磁同步电机(PMSM)仿真的方法和技术要点。首先解释了矩阵变换器的工作原理及其在Simulink中的建模方式，特别是空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法的具体实现。接着讨论了PMSM的关键参数设定以及如何通过突加负载实验验证系统的动态性能。文中还分享了一些实用的调试技巧，如避免积分饱和、选择合适的仿真步长等。此外，作者提到加入特定谐波成分后的系统表现，并探讨了不同控制策略的效果。 适合人群：电气工程领域的研究人员、高校师生及从事电力电子与电机控制系统开发的技术人员。 使用场景及目标：帮助读者掌握矩阵变换器和永磁同步电机联合仿真的具体步骤，提高仿真实验的成功率和准确性；为实际工程项目提供理论依据和技术支持。 其他说明：文中提供了多个代码片段作为参考，便于读者理解和复现相关实验。同时提醒注意仿真过程中可能出现的问题并给出解决方案。
基于Simulink的14自由度汽车动力学模型：侧倾行为及多工况仿真研究
07-23
内容概要：本文详细介绍了基于Simulink构建的14自由度汽车动力学模型，用于模拟不同驾驶条件下的车辆动态性能，特别是侧倾行为。模型涵盖了车体、悬架和轮胎的动力学特性，采用经典的魔术轮胎公式进行轮胎建模，并通过状态空间方程描述悬架系统的动态行为。输入变量包括方向盘转角、节气门开度、制动踏板位置和初始速度，输出则涵盖纵向速度、横摆角速度、横向加速度、轮胎滑移率和侧倾角等多种状态信息。模型经过阶跃转向和双移线工况验证，确保了其准确性并与CarSim进行了对比，证明了其优越的仿真效果。 适合人群：从事汽车工程、车辆动力学研究的专业人士，尤其是那些需要深入了解车辆侧倾行为及其仿真的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①研究不同工况下的车辆动力学特性；②评估和改进车辆悬挂系统的设计；③优化轮胎模型以提高仿真精度；④验证和调整模型参数以适应特定车型的需求。 其他说明：文中提供了详细的模型结构解析和关键代码片段，有助于读者理解和复现该模型。同时，还提到了一些潜在的改进方向和注意事项，如非线性刚度曲线的应用和数值稳定性的保持。
光伏混合储能直流微电网Simulink仿真研究：超级电容与蓄电池模型能量管理系统的构建与实现过程详解
07-23
内容概要：本文详细介绍了光伏混合储能直流微电网的Simulink仿真方法和技术。主要内容涵盖超级电容和蓄电池的仿真建模，双向DCDC电路的工作原理及其仿真，能量管理系统的功能和控制策略，以及防止SOC越线系统的实现。此外，还探讨了不同光照条件下的能量传输分析，旨在通过仿真优化系统设计，提升系统的效率、稳定性和可靠性。 适合人群：从事新能源技术研究的专业人士、电气工程研究人员、高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光伏混合储能直流微电网工作原理的研究人员和工程师，目标是通过仿真手段优化系统设计，提高系统性能。 其他说明：文中提供了丰富的参考资料和详细的仿真步骤，有助于读者全面掌握光伏混合储能直流微电网的技术细节。
医疗信息化领域的小型诊疗预约平台基于SSM框架与Mysql数据库的实现及应用
07-23
内容概要：本文介绍了一款小型诊疗预约平台的开发过程及其功能特点。该平台旨在适应现代信息化发展需求，采用SSM框架、Java语言和Mysql数据库进行开发，实现了用户在线选择试题并完成答题、在线查看考核分数，以及管理员管理病例、字典、公告信息、患者、单页数据、药品、医生、医生收藏、医生留言、医生预约挂号订单和管理员等功能。平台设计注重操作简便性和美观性，功能布局与同类型网站保持一致，提供了实用的数据安全解决方案，显著提升了管理效率。 适合人群：适合医院或诊所的管理人员和技术人员，特别是对信息化管理有一定需求的医疗机构。 使用场景及目标：①帮助医疗机构管理人员高效处理日常工作事务；②实现数据信息的整体化
前端分析-202307110078988
最新发布
07-23
前端分析-202307110078988
为 MQSim 仿真器添加的中文注释内容整理
07-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/ce816c032bcc 在大四完成毕业设计期间，我需要使用 MQSim 仿真器进行相关研究。但在使用过程中发现，网上很难找到带有中文注释的版本，自己钻研了几个礼拜后仍觉得理解起来比较困难。因此，我结合自己的使用体验，对 MQSim 做了一些简单的中文注释，并将其上传分享。 需要说明的是，由于毕业设计仅涉及到仿真器的部分功能，所以目前只对实际用到的几个模块添加了注释，像 SATA、底层存储等未涉及的部分暂未进行注释处理。 在阅读源码时，其实不必过于纠结每一个方法的执行过程。MQSim 中有很多方法从命名上就能清晰了解其功能，重点关注核心逻辑即可。 为了方便大家快速上手，建议在阅读源码前先查看项目中的 “概要.md” 文件。这个 markdown 文件对项目结构和核心模块做了梳理说明，使用 Typora 软件打开可以获得更好的阅读体验，能更清晰地看到排版和格式。 需要强调的是，这个项目没有对原代码做任何功能性修改，所有的代码逻辑都保持原汁原味，只是在关键位置加入了少量中文注释，帮助大家更好地理解代码含义。希望这些注释能为同样需要使用 MQSim 的同学提供一些便利，减少初期理解代码的困难。如果在使用过程中发现有需要补充说明的地方，也欢迎大家一起交流完善。
自动追频超声波发生器与半桥数码管显示方案：基于AVR单片机的技术实现及应用场景
07-23
内容概要：本文详细介绍了自动追频超声波发生器及其半桥数码管显示方案的设计与实现。自动追频超声波发生器利用超声波传感器实时捕捉并分析频率变化，通过精确的时序控制和信号处理，快速响应外部环境变化。文中提供了简化的伪代码示例，展示了超声波发射、回声接收及频率调整的基本流程。对于半桥数码管显示方案，则重点讲解了AVR单片机如何通过控制GPIO口状态，驱动半桥电路进而控制数码管显示内容。该部分涉及较多的C语言代码，强调了GPIO口控制时序的设计。 适合人群：对嵌入式系统开发感兴趣的电子工程师、单片机爱好者及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于工业自动化、智能家居等领域，旨在提高系统的智能化水平和用户体验。具体目标包括掌握超声波传感器的工作原理、熟悉AVR单片机编程技巧、学会设计高效的数码管显示方案。 其他说明：文中还提到了一些实际操作中应注意的问题，如防止过流过压现象的发生，确保系统的稳定性和可靠性。
基于FPGA的DS18B20多功能温度显示系统：实时更新、温度存储及超温报警
07-23
内容概要：本文介绍了基于FPGA的DS18B20多功能温度显示系统的实现方法。该系统利用FPGA强大的计算能力和DS18B20数字温度传感器的高精度特性，实现了多种实用功能。首先，系统能够在数码管上实时显示温度，更新频率为1-2秒一次。其次，用户可以通过按键操作查看最近30秒内的最高温和最低温。此外，系统支持存储当前温度，最多可保存5个温度值，并能自动替换最早的记录。最后，系统还配备了超温报警机制，在环境温度超过预设阈值时发出警告。文中详细解释了各个功能的具体实现步骤和技术细节，包括使用Verilog或VHDL进行编程，以及如何优化FPGA的时序和逻辑控制。 适合人群：对嵌入式系统和FPGA开发感兴趣的电子工程师、硬件开发者及科研人员。 使用场景及目标：适用于需要精准温度监测和报警的工业、实验室或家庭环境中，如恒温室、冷藏室等场所。目标是提高温度监测的效率和可靠性，确保环境温度始终处于安全范围内。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论讲解，还附有实际代码示例，帮助读者更好地理解和掌握相关技术。
三菱Q型PLC与伺服控制核心技术：QD75Mh4定位及四轴机械手焊接线应用 光纤通讯 宝典
07-23
内容概要：本文详细介绍了三菱Q型PLC与QD75MH4定位模块在四轴伺服控制系统中的应用，涵盖硬件配置、参数设置、程序编写、故障排除等方面。主要内容包括：硬件连接方式（如伺服驱动器、触摸屏）、关键参数调整（如电子齿轮比、脉冲频率、加减速时间）、特殊功能实现（如圆弧插补、温度补偿、防撞逻辑），以及光纤通讯优化。通过具体实例展示了系统的高精度和稳定性，特别是在焊接生产线的应用效果。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉三菱PLC和伺服控制系统的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要进行复杂运动控制的工业应用场景，如机器人焊接、装配线等。目标是提高生产效率、确保高精度定位和增强系统的可靠性和抗干扰能力。 其他说明：文中提供了详细的调试经验和技巧，有助于解决实际操作中可能遇到的问题。同时强调了光纤通讯的优势及其在工业环境中的重要性。
DeepSeek reinforcement leanring
02-01
### DeepSeek 强化学习使用指南 #### 介绍 DeepSeek-R1 是一款强大的大型语言模型，特别适合用于执行复杂的推理任务。对于希望利用此模型进行强化学习的研究人员和开发人员来说，有多种途径可以访问并应用这一资源[^1]。 #### 访问方式 除了传统的API调用外，开发者能够通过DeepSeek官方网站或是官方应用程序来操作DeepSeek-R1模型。登录平台之后，在界面上找到并开启“深度思考”模式，则可立即开始运用最新的DeepSeek-R1版本完成各种类型的推理工作。这种基于图形界面的方式尤其受到不具备深厚编程技能用户的欢迎，因为它允许用户无需编写任何代码就能探索模型的能力。 #### 强化学习方法论 针对那些计划深入研究如何借助DeepSeek实现特定领域内强化学习目标的人士而言，重要的是理解所采用的核心算法——广义策略优化（Generalized Reinforcement Policy Optimization, GRPO）。GRPO旨在提供一种高效而灵活的方法来指导代理(agent)的学习路径，从而使其能够在给定环境中做出最优决策序列。具体来讲，它会经历几个阶段性的调整过程以逐步改进性能表现： - **初始化**：设定初始参数集以及环境配置； - **采样收集**：让agent依据当前政策采取行动并与模拟器互动，记录下产生的状态转移轨迹； - **评估更新**：分析这些数据片段并对现有policy的效果作出量化评价；据此修改权重使得未来行为更接近理想结果； - **迭代循环**：重复上述步骤直至达到预设收敛条件为止。 ```python import deepseek_rl as dsrl env = dsrl.make_env('CartPole-v0') model = dsrl.DeepSeekR1() for episode in range(num_episodes): state = env.reset() done = False while not done: action = model.predict(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) # Update the model with new experience model.update_policy(state, action, reward, next_state) state = next_state if (episode + 1) % eval_interval == 0: avg_reward = evaluate(model, num_evals=eval_runs) print(f'Episode {episode+1}, Average Reward: {avg_reward}') ``` 这段Python脚本展示了怎样创建一个简单的实验框架来进行基本的强化学习训练流程。这里假设已经安装好了必要的库文件，并且熟悉OpenAI Gym风格的任务定义形式。
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