facade模式 界面统一模式

本文介绍了在复杂子系统设计中应用Facade模式的方法,包括简化接口、减少客户程序与实现部分之间的依赖性,以及构建层次结构子系统时的用途。通过实例展示了如何创建Facade对象来封装多个子系统的操作,使用户能够以更简洁的方式调用这些功能。

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在遇到以下情况使用Facade模式:
1、当你要为一个复杂子系统提供一个简单接口时。子系统往往因为不断演化而变得越来越复杂。大多数模式使用时都会产生更多更小的类。这使得子系统更具可重用性,也更容易对子系统进行定制,但这也给那些不需要定制子系统的用户带来一些使用上的困难。
Facade可以提供一个简单的缺省视图,这一视图对大多数用户来说已经足够,而那些需要更多的可定制性的用户可以越过Facade层。
2、客户程序与 抽象类的实现部分之间存在着很大的依赖性。引入Facade将这个子系统与客户以及其他的子系统分离,可以提高子系统的独立性和可移植性。
3、当你需要构建一个层次结构的子系统时,使用Facade模式定义子系统中每层的入口点,如果子系统之间是相互依赖的,你可以让它们仅通过Facade进行通讯,从而简化了它们之间的依赖关系。
 
 
 
 
 
Facade *f = new Facade();
 f->OperationWrapper();
 
 
 
 
void Facade::OperationWrapper()
{
 this->_sub1->Operation();
 this->_sub2->Operation();
}
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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