面向接口编程

本文探讨了面向接口编程在大型项目中的两大优势:利用接口实现控制反转(IOC),促进模块间解耦;以及便于扩展,通过接口实现插件机制。即使在不分离接口与实现类的情况下,面向接口编程仍能提供稳定性,减少因修改实现类名称而导致的大范围引用更改。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

面向接口编程,将定义与实现分开在不同的地方,从更广的面来理解接口,它可以是interface与abstract class

一、面向接口编程有什么好处?

首先,小的项目确实可以直接对接实现类,免得麻烦。如果是大项目我理解有两点好处:一是可以利用接口实现IOC(控制反转),模块间依赖接口,而不是依赖实现类,这样可以解藕。二是利于扩展,有一些插件机制,就是通过接口的方式实现的。程序运行的时候,只要去扫描一下所有实现了接口的类,就可以认为是插件了。

二、是否把接口和实现类放在一起,就没意义了?

可能只有我自己有这个疑惑,原因就是对接口的认识还不深,其实,即使不把接口与实现类分放在不同的DLL中,使用面象接口的编程方式还是有意义的,同样可以使用IOC实现解藕,面向接口的方式,还是比直接对接实现类的方式更加稳定,不至于在修改一个实现类的名字的时候,就到处去改引用。

转载于:https://www.cnblogs.com/La5DotNet/p/3835618.html

遗传算法优化BP神经网络(GABP)是一种结合了遗传算法(GA)和BP神经网络的优化预测方法。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,常用于模式识别和预测问题,但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法,能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,从而提高网络的学习效率和预测精度 。 种群:遗传算法中个体的集合,每个个体代表一种可能的解决方案。 编码:将解决方案转化为适合遗传操作的形式,如二进制编码。 适应度函数:用于评估个体解的质量,通常与目标函数相反,目标函数值越小,适应度越高。 选择:根据适应度保留优秀个体,常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉:两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异:随机改变个体的部分基因,增加种群多样性。 终止条件:当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群:随机生成一组神经网络参数(权重和阈值)作为初始种群 。 计算适应度:使用神经网络模型进行训练和预测,根据预测误差计算适应度 。 选择操作:根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作:对选择的个体进行交叉,生成新的子代个体 。 变异操作:对子代进行随机变异 。 替换操作:用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6,直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础,误差越小,适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽,便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域,如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题,能够有效提高预测的准确性和稳定性 。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值