“适配器模式”的应用

实战测评:4大搜索API(You.com/Tavily/Exa/Perplexity)谁更适合你的AI项目?附Python调用代码 本文实战测评了You.com、Tavily、Exa和Perplexity四大搜索API在AI项目中的集成应用,详细对比了它们的技术特性和Python调用方法。针对LLM实时数据需求,You.com的优化设计表现突出,支持32k大上下文窗口和快速响应。文章提供了完整的代码示例和场景化选型建议,帮助开发者高效集成搜索API到AI项目中。 阅读详情

Adapter 模式的工作原理

适配器模式(Adapter Pattern) :将一个接口转换成客户希望的另一个接口,适配器模式使接口不兼容的那些类可以一起工作,其别名为包装器(Wrapper)。



适配器模式UML 类图如下:


适配器模式包含如下角色:

Target: 目标抽象类
Adapter:适配器类
Adaptee:适配者类


应用实例:

用 Adapter 模式模拟一个厨师不断提升自己的过程
要求:一个人最初是一个面点师,后来他学习了川菜,又成了川菜师。以适配器模式为进行系统设计。

1.MiandianShi类

class MiandianShi
    {
        public void CookMiandian()
        {
            Console.WriteLine("能烹饪面点");
        }
    }

2.ChuancaiShi类

 class ChuancaiShi
    {
        public void CookChuancai()
        {
            Console.WriteLine("能烹饪川菜");
        }
    }

3.CookAdapter类

class CookAdapter:Cookoperation  
    {
        private MiandianShi m;
        private ChuancaiShi c;

        public CookAdapter()
        {
            m = new MiandianShi();
            c = new ChuancaiShi();
        }

        public void Miandian()
        {
            m.CookMiandian();   
        }
        public void Chuancai()
        {
            c.CookChuancai();
        }
    }

4.Cookoperation类

  interface Cookoperation
    {
        void Miandian();
        void Chuancai();
    }

5. 辅助文件App.config

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<configuration>
  <appSettings>
    <add key="adapter" value="AdapterSample.CookAdapter"/>
  </appSettings>
</configuration>

6.客户端测试类Client

 class Client
    {
        static void Main(string[] args)
        {
           //针对抽象目标接口编程
            Cookoperation cook;
           //读取配置文件
            string adapterType = ConfigurationManager.AppSettings["adapter"];
            //反射生成对象
            cook = (Cookoperation)Assembly.Load("AdapterSample").CreateInstance(adapterType);

            cook.Miandian(); 
            cook.Chuancai();
            Console.Read();
               
        }
    }

运行结果:






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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. 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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")

设计模式第四天 适配器模式

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C#设计模式 之 适配器模式

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陈言必行 -- Unity游戏开发领域优质博主 1628
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