23种设计模式C++源码与UML实现--工厂模式

设计模式那么多!面试官会怎么问? Jungle花了几个月的时间整理出了《C++设计模式系列》,将源码放到了Github上,并且自从这一系列博客发布至今,陆续在修复bug、完善代码和说明文档。当然,文章还存在很多不足,Jungle也将持续完善。C++设计模式系列文章汇总_冯Jungle的个人博客-优快云博客Jungle整理的C++设计模式系列文章出炉了,每一种设计模式都包含:理论知识:每一种模式的定义、解释模式UML结构和角色分析:UML类图说明模式的角色和结构模式应用实例:将设计模式应用于具体的例子,并给出UML实例类图完整的源代码... 阅读详情
工厂模式

工厂方法模式同样属于类的创建型模式,又被称为多态工厂模式。工厂方法的意义是定义一个创建产品对象的工厂接口,将实际创建工作推迟到子类当中。

核心工厂类不在负责产品的创建,这样核心类成为一个抽象工厂角色,仅负责具体工厂子类必须实现的接口,这样进一步抽象化的好处就是使得工厂方法模式可以使系统不再修改具体工厂角色的情况下引进新的产品。

模式中包含的角色极其职责

抽象工厂角色

工厂方法的核心,任何工厂类都必须实现这个接口

具体工厂角色

具体工厂是抽象工厂的一个实现,负责实例化产品对象。

抽象角色

工厂方法模式所创建的所有对象的父类,它负责描述所有实例所共有的公共接口。

具体产品

工厂方法模式所创建的具体实例对象

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工厂模式和简单工厂模式比较

工厂模式与简单工厂模式在结构上的不同不是很明显,工厂方法类的核心是一个抽象工厂类,而简单工厂模式把核心放在一个具体的类上。

工厂方法模式之所以有一个别名叫多态型工厂模式是因为具体工厂类都是共同的接口或者有共同的抽象父类。

当系统扩展需要添加新的产品对象时,仅仅需要添加一个具体对象以及一个具体工厂对象,原有工厂对象不需要进行任何修改,也不需要修改客户端,很好的符合了 - 开放封闭-原则。而简单工厂模式再添加新产品对象后不得不修改工厂方法,扩展性不好。工厂模式退化后可演变成简单工厂模式。

开放-封闭,通过添加代码的方式,不是通过修改代码的方式完成功能的增强

特点 :不需要修改源代码就可以实现新工能的添加 💛

源码实现:

#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;

//  抽象类中定义子类中需要实现的功能,也就是限定了子类必须实现的一些函数
class Fruit
{
public:
    virtual void GetFruit(void) = 0;
    virtual ~Fruit(void)
    {

    }
};

class Banana : public Fruit
{
public:
    virtual void GetFruit(void)
    {
        cout << "I'm banana." << endl;
    }
};


class Apple : public Fruit
{
public:
    virtual void GetFruit(void)
    {
        cout << "I'm apple." << endl;
    }
};

class AbstructFactory
{
public:
    virtual Fruit *CreateProduct(void) = 0;
    // 这里析构函数使用虚函数的原因是因为,只有父类中析构函数使用虚函数,
    // 多态时才会从子类析构函数一直调用到基类结束,否则只会调用父类的不会调用子类的析构函数
    virtual ~AbstructFactory(void)
    {

    }
};

class BananaFactory : public AbstructFactory
{
public:
    virtual Fruit *CreateProduct(void)
    {
        return new Banana;
    }
};

class AppleFactory : public AbstructFactory
{
public:
    virtual Fruit *CreateProduct(void)
    {
        return new Apple;
    }
};

/**
 * 后期产品扩展
 */

class Peer : public Fruit
{
public:
    virtual void GetFruit(void)
    {
        cout << "I'm peer." << endl;
    }
};

class PeerFactory : public AbstructFactory
{
public:
   virtual Fruit *CreateProduct()
   {
       return new Peer;
   }

};

int main(int argc, char const *argv[])
{
    AbstructFactory  *factory = NULL;
    Fruit            *fruit = NULL;

    // 制造香蕉
    factory = new BananaFactory;
    fruit = factory->CreateProduct();
    fruit->GetFruit();

    delete fruit;
    delete factory;

    factory = new AppleFactory;
    fruit = factory->CreateProduct();
    fruit->GetFruit();

    delete fruit;
    delete factory;

    // 前期系统稳定之后,后期扩展
    cout << "extern" << endl;
    factory = new PeerFactory;
    fruit = factory->CreateProduct();
    fruit->GetFruit();
    
    delete fruit;
    delete factory;

    cout << "simple factory test" << endl;
    return 0;
}

编译之后执行结果:

I'm banana.
I'm apple.
extern
I'm peer.
simple factory test
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

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世界是兔子的 773

什么是设计模式?程序员怎样学好设计模式?

对于程序员来说,设计模式也是必须要掌握的一项核心知识,那么今天就来给大家讲下关于设计模式那些事。 编程的痛点 那么,到底什么是设计模式呢?如何入门? 23种设计模式全套系列: Java设计模式详解,全网最全23种Java设计模式(图解+框架源码分析+实战) 在介绍这个概念之前,我先问问大家,在你们的工作当中,有没有接手过“祖传代码”?也就是老板让你维护前一任程序员写的老项目。小灰自己做过10年的程序员,有过很多次这样的经历。这些个祖传代码,有相当一部分压根儿不知道写的是什么,注释非常少,结构也很混乱,不敢修

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andrewbytecoder 1154
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