学习总结与分享-设计模式之装饰者模式浅析

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装饰者模式:
装饰者模式也称为包装模式,以透明动态的方式来动态扩展对象的功能,也是继承关系的一种代替方案。若要扩展功能,装饰者提供比继承更有弹性的替代方案。
装饰者模式的角色(UML类图):
在这里插入图片描述
1、Component是基类。通常是一个抽象类或者一个接口,定义了属性或者方法,方法的实现可以由子类实现或者自己实现。通常不会直接使用该类,而是通过继承该类来实现特定的功能,它约束了整个继承树的行为。比如说,如果Component代表人,即使通过装饰也不会使人变成别的动物。

2、ConcreteComponent是Component的子类,实现了相应的方法,它充当了“被装饰者”的角色。

3、Decorator也是Component的子类,它是装饰者共同实现的抽象类(也可以是接口)。比如说,Decorator代表衣服这一类装饰者,那么它的子类应该是T恤、裙子这样的具体的装饰者。

4、ConcreteDecorator是Decorator的子类,是具体的装饰者,由于它同时也是Component的子类,因此它能方便地拓展Component的状态(比如添加新的方法)。

每个装饰者都应该有一个实例变量用以保存某个Component的引用,这也是利用了组合的特性。在持有Component的引用后,由于其自身也是Component的子类,那么,相当于ConcreteDecorator包裹了Component,不但有Component的特性,同时自身也可以有别的特性,也就是所谓的装饰。

代码示例:
当我们去咖啡厅的时候。本来你点一杯苦coffe,然后他的价格是10元,你尝了之后发现有点苦,想要加点糖,然后加这个糖的价格是2元;
然后过了一会你的朋友过来了,他叫了一杯拿铁coffee,然后加了点牛奶(假设可以加),这个牛奶的价格是3元。怎么实现?

//coffie抽象类
public abstract class coffee {  
	String coffeeInformation = "普通咖啡";  
	public String getCoffeeInformation(){  
	     return coffeeInformation;  
	 }  
	public abstract double cost();  
}


//具体被装饰者(coffie的两种具体子类)
public class coffee1 extends coffee {  
      public coffee1(){  
         coffeeInformation = "coffee1";  
      }  
      @Override 
      public double cost() {  
         return 10.0;  
      }      
 }
 //具体被装饰者(coffie的两种具体子类)
 public class coffee2 extends coffee {  
    public coffee2(){  
        coffeeInformation = "coffee2";  
    }  
    @Override 
    public double cost() {        
        return 12.0;  
    }  
 }


//装饰者类(抽象类)
public abstract class  AddThings extends coffee {  
    public abstract String getCoffeeInformation();  
}

//具体装饰者
public class milk extends AddThings{  
    coffee coff;    //创建coffie的引用(组合思想)
    public milk(coffee c) {  
        this.coff = c;  
    }  
    @Override 
    public String getCoffeeInformation() {  
        String addThings = coff.getCoffeeInformation()+"添加"+"milk";  
        return addThings;  
    }  
    @Override 
    public double cost() {  
        return 3.0+ coff.cost();  
    }  	   
}

public class sugar extends AddThings {  
    coffee coff;  
    public sugar(coffee c) {  
       this.coff = c;  
    }   
    @Override 
    public String getCoffeeInformation() {  
        String addThings = coff.getCoffeeInformation()+"添加"+"sugar";  
        return addThings;  
  	 }  
  @Override 
   public double cost() {  
       return 2.0+coff.cost();  
    }  
}

//装饰者模式实现
public class cost {  
    public static void main(String[] args) {  
        coffee c1 = new coffee1();  
        coffee c2 = new coffee2();  
        coffee a1 = new sugar(c1);  
        coffee a2 = new milk(c2);    
        System.out.println(a1.getCoffeeInformation()+" "+a1.cost());  
        System.out.println(a2.getCoffeeInformation()+" "+a2.cost());        
    }       
}

装饰者,保存了coffie的引用,实现了cost()方法,并且在cost()方法内部,不但实现了自己的逻辑,同时也调用了Coffie 引用的cost()方法,即获取了被装饰者的信息,这是装饰者的一个特点,保存引用的目的就是为了获取被装饰者的状态信息,以便将自身的特性加以组合。
装饰者模式的优缺点
优点:
1.装饰者模式与继承关系的目的都是要扩展对象的功能,但是装饰者模式可以提供比继承更多的灵活性。
2.通过使用不同的具体装饰类以及这些装饰类的排列组合,设计师可以创造出很多不同行为的组合。
缺点:
1.这种比继承更加灵活机动的特性,也同时意味着更加多的复杂性。
2.装饰模式会导致设计中出现许多小类,如果过度使用,会使程序变得很复杂。
3.装饰模式是针对抽象组件(Component)类型编程。但是,如果你要针对具体组件编程时,就应该重新思考你的应用架构,以及装饰者是否合适。当然也可以改变Component接口,增加新的公开的行为,实现“半透明”的装饰者模式。在实际项目中要做出最佳选择。
装饰者模式与代理模式的区别
其实装饰者模式和代理模式很像,但是两者的目的不尽相同。装饰者模式是以对客户端透明的方式扩展对象的功能,是继承关系的一个替代方案;而代理模式则是一个给对象提供一个代理对象,并由代理对象来控制对原有对象的引用。

基于STM32、HAL库的ADE7880ACPZ-RL电能计量芯片驱动程序设计 @retval 状态 (ADE7880_OK或ADE7880_ERROR)* @retval 状态 (ADE7880_OK或ADE7880_ERROR)* @retval 状态 (ADE7880_OK或ADE7880_ERROR)* @retval 状态 (ADE7880_OK或ADE7880_ERROR)* @retval 状态 (ADE7880_OK或ADE7880_ERROR)PA6 (MISO) <--> SDO (SPI数据输出)PB0 (CS) <--> /CS (片选,低有效) 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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准备工作 主要是明确自己想要加入的公司,并开始做技术准备。目标公司是BAT,我需要到更大的平台和更优秀的人做更好的项目,正常来说加入BAT以后可以让自己的实力和眼界得到提升,并且有一线大厂的光环对以后都是蛮重要的。有人说去哪里都一样,去了大厂也是个螺丝钉,我想说我宁愿做航空母舰上的螺丝钉也不愿意做拖拉机上的螺丝钉。其实在求职的过程中一次又一次的失败曾经让我放弃BAT了,转而投向其他我认为有前景的公司,不过最初我真的是非常想去BAT!做梦都想去。关于技术准备,主要是包含下面几项: 项目经历 Java基

zhireshini233的博客 223

2024年Android最新Android菜鸟进字节跳动,居然是看了这个,高级安卓工程师面试题答案

!最后放上一个大概的Android学习方向及思路(详细的内容太多了~),提供给大家:对于程序员来说,要学习的知识内容、技术有太多太多,这里就先放上一部分,其他的内容有机会在后面的文章向大家呈现出来,不过我自己所有的学习资料都整理成了一个文档,一直在不断学习,希望能帮助到大家,也节省大家在网上搜索资料的时间来学习,也可以分享动态给身边好友一起学习!为什么某些人会一直比你优秀,是因为他本身就很优秀还一直在持续努力变得更优秀,而你是不是还在满足于现状内心在窃喜!Android架构师之路很漫长,一起共勉吧!

2401_84537826的博客 677

Android开发如何打造高性能应用,持续优化用户体验_字节跳动持续优化用户体验

我们认为 “能提供始终如一、轻松流畅的用户体验是一个优秀应用的标准。无论在何种设备运行,优秀的应用都能提供出色的高性能用户体验。” 那么让我们一起探讨有关应用质量的问题 —— 什么是应用性能?高性能应用的特点是什么?如何借助强大的性能打造优秀应用?对用户而言,应用的高性能似乎 “理所当然”;然而作为开发者,打造高性能应用的过程并非易事。面对以上问题,这里给大家分享一份《》,这份《

2401_87029482的博客 1207

史上最强整理:多达2987页的Android面试宝典,看完才发现,做Android开发求职也没那么难

为了方便有学习需要的朋友,我把资料都整理成了视频教程(实际上比预期多花了不少精力)当程序员容易,当一个优秀的程序员是需要不断学习的,从初级程序员到高级程序员,从初级架构师到资深架构师,或者走向管理,从技术经理到技术总监,每个阶段都需要掌握不同的能力。早早确定自己的职业方向,才能在工作和能力提升中甩开同龄人。无论你现在水平怎么样一定要 持续学习 没有鸡汤,别人看起来的毫不费力,其实费了很大力,这四个字就是我的建议!!我希望每一个努力生活的IT工程师,都会得到自己想要的,因为我们很辛苦,我们应得的。

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VolcanoWec
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