原型模式：克隆代替new的高效艺术

最新推荐文章于 2025-12-20 19:32:34 发布
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#人工智能

第五章：原型模式 - 克隆大法的大师

一、原型模式的核心概念
  • 定义：通过复制现有对象来创建新对象，避免重复初始化开销。
  • 核心角色：抽象原型接口、具体原型类、客户端调用者。
  • 关键思想：以克隆代替 new，提升性能与灵活性。
二、原型模式的实现方式
  • 浅拷贝与深拷贝的区别
XOO_vzkp
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设计模式篇之 原型模式 Prototype
墨鱼第二大脑
10-10 85
原型模式是一种创建型设计模式，通过克隆现有对象来创建新对象，避免依赖具体类。它解决了直接复制对象时的私有字段访问和类耦合问题，适用于需要复制未知类对象或减少子类数量的场景。该模式通过声明clone方法实现，支持浅拷贝和深拷贝，并可使用原型注册表管理常用原型。其优点是解耦对象创建过程，缺点是对循环引用处理复杂。Python通过copy模块提供了内置支持，开发者可覆盖__copy__和__deepcopy__方法实现定制克隆逻辑。
设计模式：原型模式，c/c++，避免new关键字和构造函数的clone方法
ganfanren00001的博客
10-01 535
设计模式：原型模式在c/c++中的实现方法，实现避免new关键字和构造函数的clone()函数 设计模式之原型模式： 实现一个clone()方法用来拷贝自己的现成数据，用于对同一份内容有极大需求量或构造某对象有极大成本时，c++里面图方便也能实现在拷贝构造函数里。 一、原型模式的作用： 1.资源优化 类初始化需要消耗非常多的资源，包括数据、硬件等 2.性能与安全要求 通过new产生一个对象需要非常繁琐的数据准备或访问权限，则可用原型模式 3.一个对象多个修改者 一个对象需要提供给其他对象访问，且各个调用着可
6、设计模式：原型与适配器模式解析
e4f5g6h7的博客
08-04 72
本文详细解析了设计模式中的原型模式与适配器模式，探讨了它们的原理、实现方式以及在实际开发中的应用场景。通过游泳数据处理和AWT与JFC列表适配的示例，展示了原型模式如何优化对象创建以及适配器模式如何解决接口不兼容的问题。同时总结了创建型和结构型设计模式的异同及选择策略，帮助开发者更好地在实践中应用设计模式。
创意设计模式：原型设计模式
新华编程特战队
01-09 1397
原型设计模式是创建性设计模式之一。它允许我们指定作为原始对象原型的对象。换句话说，它允许我们复制现有对象而不是创建新实例。在这里，我们将详细了解原型设计模式及其用法。
设计模式：对象创建的艺术
# 设计模式：对象创建的艺术 ## 1. 工厂方法模式的后果 工厂方法模式存在一些常见后果。首先，创建者类与产品层次结构相对应，这被一些人视为一种特殊的代码重复。其次，该模式可能会鼓励不必要的子类化。如果仅仅...
幽冥大陆(五十四)ASR C语言识别到自动化软件——东方仙盟筑基期
最新发布
cybersnow精通 28 门计算机语言，凭借其超凡的技术能力，成功开发过上万个应用，广泛涉及政府、商业、个人等众多领域，甚至在检察院、环保局、公安局等专业场景中也大放异彩。不仅熟练掌握单片机和物联网开发，在软件架构设计方面更是独树一帜，自创了跨平台软件
12-20 596
ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）技术在软件自动化命令领域正掀起一场变革。它使得软件系统能够理解人类语言，并依据指令自动执行任务。通过 ASR，用户无需手动输入复杂的命令或进行繁琐的界面操作，只需说出指令，软件就能精准响应。在自动化脚本编写中，ASR 可以实时将语音转化为代码命令。例如，在编写 Python 自动化脚本时，用户说出 “创建一个名为‘data’的列表”，ASR 系统就能将其转化为对应的 Python 代码data = []。
AI 工具实战测评：从技术性能到场景落地的全方位解析
hello world/linux
12-16 752
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 820
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
全品类电商AI助手诞生，AI试衣+万饰穿戴+图生视频，覆盖全链路
Dreamshop_AI的博客
12-19 826
DreamshopAI升级推出三大核心功能，全面革新电商视觉生产流程：AI试衣功能通过智能识别服装款式和材质，7-15天模特拍摄缩短至几分钟；万饰穿戴功能突破品类限制，精准还原珠宝、箱包等商品的材质细节；图生视频功能将静态图片转化为高质量短视频，大幅降低视频制作门槛。系统基于千万级电商数据训练，能自动适配不同市场需求，并推出AI试衣屏Dreamfit实现线上线下体验闭环。此次升级使AI成为电商运营的核心生产力工具，将传统视觉制作效率提升3倍以上，推动电商行业进入智能化新阶段。
[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning
天下事有难易乎？为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。人之为学有难易乎？学之，则难者亦易矣；不学，则易者亦难矣。
12-20 368
本文提出AIM框架，一种无需训练的多模态大语言模型(MLLMs)推理加速方法。通过双阶段设计：在LLM前基于相似度合并视觉Token，在LLM内基于注意力重要性剪枝Token，显著降低计算量。实验表明，该方法在视频理解任务中可减少6.8倍FLOPs，在图像任务中保持3.7倍加速的同时维持性能。关键发现包括：75%视觉Token冗余、LLM早期层侧重跨模态融合而后期侧重文本推理、跨帧合并会损害视频理解等。该方法支持动态调整压缩比例，为资源受限环境下的高效多模态推理提供了实用解决方案。
深入NVIDIA Nemotron-3：高效准确的技术、工具与数据深度解析
专注于人工智能领域的小何尚
12-18 886
摘要：NVIDIA Nemotron-3技术解析 NVIDIA Nemotron-3系列模型为构建专业AI智能体提供了突破性解决方案。该系列采用创新的混合Mamba-Transformer MoE架构，结合状态空间模型(Mamba)的长序列处理能力、Transformer的精确推理和MoE的高效计算，支持高达100万token的上下文处理。模型通过NeMo Gym多环境强化学习框架训练，使智能体掌握复杂任务执行能力。技术亮点包括：1)混合架构实现超长上下文推理；2)开源RL训练环境支持智能体开发；3)原生支
开发跨行业技能迁移匹配工具，输入现有技能+目标行业，AI分析可迁移能力，推荐适配岗位+补全学习路径，助力职场转型。
2301_82202864的博客
12-16 571
/ 每项可迁移技能+5分。`).join('') : '<div class="result-item">无缺失核心技能，可直接尝试转型！coreSkills: ['项目规划', '风险管控', '资源协调', '敏捷开发', ' stakeholder管理'],coreSkills: ['用户画像', '交互设计', '可用性测试', 'Figma/Sketch', '设计思维'],coreSkills: ['SQL', 'Excel高级函数', '数据可视化', '统计分析', '业务理解'],
基于MATLAB的MFCC特征提取与SVM训练实现
wuk998的博客
12-19 268
MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种模拟人耳听觉特性的特征提取方法，广泛应用于语音识别、情感分析等领域
大语言模型训练全流程（技术深度拆解版）---以DeepSeek为例
qq_48379015的博客
12-19 958
DeepSeek是一套完整的工业级大模型训练体系，涵盖数据工程、模型架构设计、多阶段训练（预训练→SFT→强化学习）、推理优化及持续迭代。其核心策略分三步：通过海量多源数据（通用文本、技术文档、代码等）预训练赋予语言能力，SFT微调适配任务需求，GRPO强化对齐人类偏好。关键技术包括MoE稀疏架构、多阶段分布式训练、Tokenizer优化及推理加速（量化/KV Cache）。
NVIDIA设置疑难杂症诊所
qq_54499761的博客
12-18 1192
随着深度神经网络（DNN）模型复杂度的指数级增长，高性能计算（HPC）环境的稳定性与效率成为制约人工智能研发的关键因素。本文旨在系统性分析基于NVIDIA GPU的深度学习开发环境中的常见架构性问题，涵盖驱动层兼容性、容器化隔离机制、显存管理策略、分布式训练通信协议以及计算机视觉（CV）场景下的I/O流水线优化。通过对底层原理的剖析与代码实现的论证，本文提供了一套标准化的故障排查与性能调优框架。
Apollo 9.0.0 自动驾驶系统整体架构分析
阿里云专家博主，51CTO专家博主、2022年博客之星Top96，嵌入式与物联网赛道Top2
12-19 976
1.模块化设计：便于独立开发、测试和升级2.高性能通信：Cyber RT专为自动驾驶优化3.算法丰富：支持多种先进算法4.开源生态：活跃的社区和丰富的文档5.工业级质量：经过大规模实车验证。
压印图案的划痕检测
tiankong1213的博客
12-19 191
本文探讨了复杂背景下的划痕检测方法。提出了四种解决方案：直接差分法（需亚像素级对齐）、模板匹配差分法（依赖匹配精度）、SVM特征分类法（无法定位）和CNN神经网络（需大量训练样本）。实验表明，各方法均存在不同局限，特别是CNN方法受样本数量和质量影响较大，难以实现完全准确识别。研究揭示了复杂背景下精确划痕检测的技术挑战。
前沿技术借鉴研讨-2025.12.16（超声心动图综述/妊娠期糖尿病/降低CTG解读主观性）
qq_46096701的博客
12-16 747
系统回顾了人工智能在胎儿超声心动图领域的最新应用进展，涵盖了图像处理、生物参数测量以及疾病诊断与预测三大方向，并对未来研究提出了展望。
私人影院数字化管理的技术实践与解决方案，佳易王私人影院计时计费管理系统软件教程
编程实战
12-17 678
私人影院数字化管理系统解决方案针对多包厢、多时段的复杂运营需求，提出了一套完整的技术方案。系统核心包括：实时计时计费引擎（支持分时段定价、会员折扣等规则）、智能提醒功能（语音+界面预警）、会员管理体系（注册/充值/消费记录）、商品库存管理（进销存+组合销售）以及多维数据分析报表（营收/会员/商品统计）。系统还具备电子记事本、小票打印等辅助功能，强调数据安全与操作便捷性，帮助影院实现高效数字化运营。
Android原型模式的简单实现与应用案例
4. 在Android应用中使用：在Android应用中，可以在适当的时机通过原型管理器来获取原型对象的克隆，并用它来代替直接创建新的对象。例如，在列表项被点击时，我们可以从原型管理器中获取一个新的克隆对象，从而避免...
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