设计模式-观察者模式

观察者其实就是发布订阅模式,发布者发布信息,订阅者获取信息,订阅了就能收到信息,没订阅就收不到信息

存在的角色有被观察者--->发布者  观察者--->订阅者

下面以java JDK中已有的观察者设计模式代码,展示使用:

被观察者

/**
 * 被观察者   消息发布者
 * @author dell
 *
 */
public class PushManager extends Observable{
    class Message{
        private String title;
        private String message;
        public String getTitle() {
            return title;
        }
        public void setTitle(String title) {
            this.title = title;
        }
        public String getMessage() {
            return message;
        }
        public void setMessage(String message) {
            this.message = message;
        }
    }
    public void pushMessage(String title,String message){
        System.out.println("您有新的消息");
        Message m = new Message();
        m.setTitle(title);
        m.setMessage(message);
        this.setChanged();
        this.notifyObservers(m);
    }
}

观察者

/**
 * 观察者, 被观察者改变,观察者对应的信息改变
 * @author dell
 *
 */
public class SubcribeManager implements Observer{
    public SubcribeManager(PushManager p) {
        super();
        p.addObserver(this);  //被观察者注册观察者
    }
    //arg为被观察者到观察者传递的参数
    public void update(Observable o, Object arg) { 
        PushManager.Message m = (PushManager.Message)arg;
        System.out.println(m.getTitle() + ":" + m.getMessage());
    }
}
测试发布,订阅

public class TestManager {
    public static void main(String[] args) {
        PushManager p = new PushManager();
        SubcribeManager m = new SubcribeManager(p);
        p.pushMessage("新闻", "123434");
    }
}

输出结果:

您有新的消息
新闻:123434
 

内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
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