工厂模式

本文介绍了一种使用Java Properties文件配置类名并通过反射创建对象的工厂模式实现方式。通过配置文件config.properties指定具体类名,利用Myfactory类读取配置并实例化对应的类,实现了Myperson接口的Mystudent或Myteacher类。

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

properties的工厂模式
Properties 类表示了一个持久的属性集。
Properties 可保存在流中或从流中加载。

package com.lingzhuo;

public interface Myperson {
	public void sleep();

}
package com.lingzhuo;

public class Mystudent implements Myperson{

	@Override
	public void sleep() {
		System.out.println("学生在睡觉");
		
	}

}
package com.lingzhuo;

public class Myteacher implements Myperson{

@Override
public void sleep() {
         System.out.println("老师在睡觉");
}

}

添加文件
文件名: config.properties
文件内容:clazz=com.lingzhuo.Mystudent

package com.lingzhuo;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.Properties;

public class Myfactory {
	public static Myperson show(){
		Myperson person=null;
		Properties p=new Properties();
		try {
			p.load(new FileInputStream("config.properties"));
			String clazzName=p.getProperty("Myperson");
			Class clazz=Class.forName(clazzName);
			person=(Myperson)clazz.newInstance();
			
		} catch (IOException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		} catch (ClassNotFoundException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		} catch (InstantiationException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		} catch (IllegalAccessException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
			
		return person;
	}

}
package com.lingzhuo;

public class Test2 {
	public static void main(String[] args) {
		Myperson person=Myfactory.show();
		person.sleep();
	}

}
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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