适配器模式

本文探讨了适配器模式在软件系统中解决接口不兼容问题的方法,包括其核心概念、适用场景及具体实现案例。适配器模式允许现有类与新环境无缝集成,增强类的复用性和透明度,同时提供了灵活性。文中通过多个实例展示了如何使用适配器模式解决实际问题,并讨论了其优缺点。

意图:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。适配器模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。

主要解决:主要解决在软件系统中,常常要将一些”现存的对象”放到新的环境中,而新环境要求的接口是现对象不能满足的。

何时使用
1、系统需要使用现有的类,而此类的接口不符合系统的需要。
2、想要建立一个可以重复使用的类,用于与一些彼此之间没有太大关联的一些类,包括一些可能在将来引进的类一起工作,这些源类不一定有一致的接口。 3、通过接口转换,将一个类插入另一个类系中。(比如老虎和飞禽,现在多了一个飞虎,在不增加实体的需求下,增加一个适配器,在里面包容一个虎对象,实现飞的接口。)

如何解决:继承或依赖(推荐)。

关键代码:适配器继承或依赖已有的对象,实现想要的目标接口。

应用实例: 1、美国电器 110V,中国 220V,就要有一个适配器将 110V 转化为 220V。 2、JAVA JDK 1.1 提供了 Enumeration 接口,而在 1.2 中提供了 Iterator 接口,想要使用 1.2 的 JDK,则要将以前系统的 Enumeration 接口转化为 Iterator 接口,这时就需要适配器模式。 3、在 LINUX 上运行 WINDOWS 程序。 4、JAVA 中的 jdbc。

优点: 1、可以让任何两个没有关联的类一起运行。 2、提高了类的复用。 3、增加了类的透明度。 4、灵活性好。

缺点: 1、过多地使用适配器,会让系统非常零乱,不易整体进行把握。比如,明明看到调用的是 A 接口,其实内部被适配成了 B 接口的实现,一个系统如果太多出现这种情况,无异于一场灾难。因此如果不是很有必要,可以不使用适配器,而是直接对系统进行重构。 2.由于 JAVA 至多继承一个类,所以至多只能适配一个适配者类,而且目标类必须是抽象类。

使用场景:有动机地修改一个正常运行的系统的接口,这时应该考虑使用适配器模式。

注意事项:适配器不是在详细设计时添加的,而是解决正在服役的项目的问题。


实现

代码:
MediaPlayer.java

public interface MediaPlayer {
   public void play(String audioType, String fileName);
}
AdvancedMediaPlayer.java

public interface AdvancedMediaPlayer {  
   public void playVlc(String fileName);
   public void playMp4(String fileName);
}

VlcPlayer.java

public class VlcPlayer implements AdvancedMediaPlayer{
   @Override
   public void playVlc(String fileName) {
      System.out.println("Playing vlc file. Name: "+ fileName);     
   }

   @Override
   public void playMp4(String fileName) {
      //什么也不做
   }
}

Mp4Player.java

public class Mp4Player implements AdvancedMediaPlayer{

   @Override
   public void playVlc(String fileName) {
      //什么也不做
   }

   @Override
   public void playMp4(String fileName) {
      System.out.println("Playing mp4 file. Name: "+ fileName);     
   }
}

MediaAdapter.java

public class MediaAdapter implements MediaPlayer {

   AdvancedMediaPlayer advancedMusicPlayer;

   public MediaAdapter(String audioType){
      if(audioType.equalsIgnoreCase("vlc") ){
         advancedMusicPlayer = new VlcPlayer();         
      } else if (audioType.equalsIgnoreCase("mp4")){
         advancedMusicPlayer = new Mp4Player();
      } 
   }

   @Override
   public void play(String audioType, String fileName) {
      if(audioType.equalsIgnoreCase("vlc")){
         advancedMusicPlayer.playVlc(fileName);
      }else if(audioType.equalsIgnoreCase("mp4")){
         advancedMusicPlayer.playMp4(fileName);
      }
   }
}

AudioPlayer.java

public class AudioPlayer implements MediaPlayer {
   MediaAdapter mediaAdapter; 

   @Override
   public void play(String audioType, String fileName) {        

      //播放 mp3 音乐文件的内置支持
      if(audioType.equalsIgnoreCase("mp3")){
         System.out.println("Playing mp3 file. Name: "+ fileName);          
      } 
      //mediaAdapter 提供了播放其他文件格式的支持
      else if(audioType.equalsIgnoreCase("vlc") 
         || audioType.equalsIgnoreCase("mp4")){
         mediaAdapter = new MediaAdapter(audioType);
         mediaAdapter.play(audioType, fileName);
      }
      else{
         System.out.println("Invalid media. "+
            audioType + " format not supported");
      }
   }   
}

AdapterPatternDemo.java

public class AdapterPatternDemo {
   public static void main(String[] args) {
      AudioPlayer audioPlayer = new AudioPlayer();

      audioPlayer.play("mp3", "beyond the horizon.mp3");
      audioPlayer.play("mp4", "alone.mp4");
      audioPlayer.play("vlc", "far far away.vlc");
      audioPlayer.play("avi", "mind me.avi");
   }
}

验证

Playing mp3 file. Name: beyond the horizon.mp3
Playing mp4 file. Name: alone.mp4
Playing vlc file. Name: far far away.vlc
Invalid media. avi format not supported
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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