14、中介者模式在视图过渡管理中的应用

中介者模式在视图过渡管理中的应用

中介者模式概述

在对象交互的场景中,中介者模式是一种非常实用的设计模式。在这种模式里,每个同事对象(Colleague)持有一个中介者对象(Mediator)的引用,而中介者对象知晓组织中涉及的每一个对象。关键在于,每个对象仅知道中介者,而彼此之间并不知晓。

使用中介者模式的场景

以下几种情况适合考虑使用中介者模式:
- 一组对象相互依赖,且由于它们之间明确但复杂的交互而难以理解。
- 某个对象由于引用并与许多其他对象通信,导致难以复用。
- 分布在多个类中的逻辑或行为需要可定制,而无需大量的子类化。

视图过渡管理方法

在iOS应用中,视图过渡是常见的需求,以下介绍三种常见的视图过渡方法:
| 过渡方法 | 描述 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — | — |
| 添加子视图 | 将其他视图控制器的视图作为子视图添加到当前视图控制器的视图中 | - | 若不及时移除之前添加的视图,子视图栈会难以管理,最终会充斥大量未使用的子视图,尤其在应用中有多个视图时不推荐使用。 |
| 使用UINavigationController | 利用位于视图顶部的导航栏的UINavigationController实例进行视图过渡。初始化时使用根控制器提供第一个视图,需要过渡到其他视图时,将对应控制器推入UINavigationController,它会处理视图更改的各种细节,包括过渡效果和方向。 | 比添加子视图的方法更优雅 | 看起来比较“标准”,框架提供的视图过渡效果有限,且有时应用需要更多屏幕空间,无法承受导航栏占用过多空间。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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