适配器模式

适配器模式

适配器模式主要是用来解决两个已有接口不匹配的问题,使其能够一起工作。

适配接口

比如,公司网站使用的地图一直都是百度地图:

例子:

// 百度地图提供的接口
var BaiduMap = {
    render: function() {
        console.log("百度地图");
    }
}

// 调用地图的公用方法
function mapShow(map) {
    map.render();
}

// 使用地图
mapShow(BaiduMap); // 输出 百度地图

应项目需要,必须引入高德地图:

// 高德地图提供的接口
var Amap = {
    draw: function() {
        console.log("高德地图");
    }
}

对比两种地图的接口,可以发现:两者渲染地图的方法名不同,并且两者都属于第三方提供的接口,不在我们可以修改的范围之内;此时,可以使用适配器将不符合现有系统的接口进行转换:

例子:

// 高德地图提供的接口
var Amap = {
    draw: function() {
        console.log("高德地图");
    }
}

// 适配器
// 转换高德地图的接口,使其与现有方法名匹配
var changeAmap = {
    render: function() {
        return Amap.draw();
    }
}

// 调用地图的公用方法
function mapShow(map) {
    map.render();
}

// 无需修改调用地图的公用方法,就可以使用高德地图
mapShow(changeAmap); // 输出 高德地图

适配数据

假设,公司网站前后端数据传输格式一直是下面这样:

例子:

// 后端传过来的数据格式
var nameList = [{
    name: "Tom",
    age: 20
}, {
    name: "Amy",
    age: 18
}];

// 显示数据的公用方法
function dataShow(data) {
    data.forEach(function(v) {
        console.log(v.name);
    });
}

// 显示数据
dataShow(nameList);
// 输出 Tom Amy

但运行了一段时间之后,后端需要更改数据格式:

var nameList = {
    Tom: 20,
    Amy: 18
}

如果此时需要前端来处理这种数据不匹配的问题,就可以使用适配器来转换数据格式。

例子:

// 后端传过来的数据格式
var nameList = {
    Tom: 20,
    Amy: 18
}

// 适配器
// 转换数据格式,使其能够匹配现有的数据使用方法
function changeNameList(nameList) {
    var list = [];
    for (var item in nameList) {
        var obj = {};
        obj.name = item;
        obj.age = nameList[item];
        list.push(obj);
    }
    return list;
}

// 显示数据的公用方法
function dataShow(data) {
    data.forEach(function(v) {
        console.log(v.name);
    });
}

// 无需修改显示数据的公用方法,依然可以正常运行
dataShow(changeNameList(nameList));
// 输出 Tom Amy

适配器模式

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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