设计模式之享元模式

设计模式 -- 享元模式(Flyweight Pattern) 使用共享对象可以有效的支持大量的细粒度对象。 应用场景 主要目的是实现对象的共享,即共享池,当系统中对象多的时候可以减少内存的开销,通常与工厂模式一起使用。例如:缓存,对象池;Android中: Message.obtain通过重用Message对象来避免大量的Message对象被频繁的创建和销毁。 FlyWeightFactory负责创建和管理享元单元,当一个客户端请求时,工厂需要检查当前对象池中是否有符合条件的对象,如果有,就返回已经存在的对象,如果没有,则创建一个新对象,FlyWeigh 阅读详情

一.什么是享元模式

享元模式就是减少对象的创建以此来减少内存占用,提高性能。也是种结构性设计模式。

二.理解享元模式

通过享元模式的概念相信就很容易理解,无非就是使用缓存的,不去重复创建对象,下面來看看UML类图

在这里插入图片描述

代码实现


public abstract class FlyWeight {
	
	protected abstract void operate();

}
public class ConcreteFlyWeight extends FlyWeight {

	@Override
	protected void operate() {
		System.out.println("shared");
		
	}

}


public class UnSharedFlyWeight  extends FlyWeight{

	@Override
	protected void operate() {
			
		System.out.println("unshared");
		
	}


}

public class FlyWeightFactory {

	HashMap<String, FlyWeight> flyWeights=new HashMap<String, FlyWeight>();
	
	
	public FlyWeight getFlyWeight(String key) {
		if(!flyWeights.containsKey(key)) {	
			flyWeights.put(key, new ConcreteFlyWeight());
		}
		return (FlyWeight)flyWeights.get(key);
	}
}

客户端调用

public class Client {

	public static void main(String[] args) {
		FlyWeightFactory flyWeightFactory=new FlyWeightFactory();
		System.out.println(flyWeightFactory.getFlyWeight("a"));
		System.out.println(flyWeightFactory.getFlyWeight("a"));
	}
}

打印结果:
com.seven.flyweight.ConcreteFlyWeight@15db9742
com.seven.flyweight.ConcreteFlyWeight@15db9742

都是同一个对象,享元模式还可以在模板中的方法中加入外部可变对象,这样我们返回的共享实例对象,只要Key值是唯一,返回的对象不会重新创建,但是可以操控不同的对象,这个外部对象的方法就是外部状态。

三.小结

享元模式最大的优点就是共享对象,增加内存利用率,一般都是在缓存中使用。

【Java设计模式】Java设计模式之(二十三)享元模式(Flyweight Pattern) 本文目录 一、组合模式介绍 1.1 含义 1.2 适用场景 1.3 主要解决 1.4 应用实例 1.5 优缺点 二、组合模式实现 2.1 类图 2.2 角色分析 2.3 代码实现 三、源码分析 这种类型的设计模式属于结构型模式。 一、组合模式介绍 1.1 含义 享元模式(Flyweight Pattern)主要用于减少创建对象的数量,以减少内存占用和提高性能。这种类型的设计模式属于结构型模式,它提供了减少对象数量从而改善应用所需的对象结构的方式。 享元模式尝试重用现有的同类对 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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")

设计模式-10享元模式Flyweight Pattern

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d3y1`5 81_09 960

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

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