迭代器模式

LangChain实战:用FAISS搭建本地文档问答系统(含Word文件处理避坑指南) 本文详细介绍了如何利用LangChain框架和FAISS向量数据库构建本地化智能文档问答系统,特别针对Word文档处理中的技术难点提供实用解决方案。通过模块化设计、本地化支持和多格式兼容,实现高效文档处理与精准问答,满足企业对数据隐私和安全的需求。 阅读详情

展示学校院系系统

 展示学校院系系统,展示一个学校要多少学院、一个学院有多少个系。

 

迭代器模式

 提供一种遍历集合元素的统一接口,用一致的方法遍历集合元素,不需要指导集合对象的底层。

 当我们集合元素是用不同的方式实现,比如数组、集合类等,当客户端需要遍历时,便会使用多种迭代方法,则容易暴露元素的内部结构,此时便可考虑迭代器模式

 

迭代器模式结构

在这里插入图片描述

 1.迭代器 (Iterator) 接口声明了遍历集合所需的操作: 获取下一个元素、 获取当前位置和重新开始迭代等。

 2.具体迭代器 (Concrete Iterators) 实现遍历集合的一种特定算法。 迭代器对象必须跟踪自身遍历的进度。 这使得多个迭代器可以相互独立地遍历同一集合。

 3.集合 (Collection) 接口声明一个或多个方法来获取与集合兼容的迭代器。 请注意, 返回方法的类型必须被声明为迭代器接口, 因此具体集合可以返回各种不同种类的迭代器。

 4.具体集合 (Concrete Collections)会在客户端请求迭代器时返回一个特定的具体迭代器类实体。 你可能会琢磨, 剩下的集合代码在什么地方呢? 不用担心, 它也会在同一个类中。 只是这些细节对于实际模式来说并不重要, 所以我们将其省略了而已。
 

迭代器模式适合应用场景

 1.当集合背后为复杂的数据结构, 且你希望对客户端隐藏其复杂性时 (出于使用便利性或安全性的考虑), 可以使用迭代器模式。

 2.使用该模式可以减少程序中重复的遍历代码。

 3.如果你希望代码能够遍历不同的甚至是无法预知的数据结构, 可以使用迭代器模式。

 

实现方式

 1.声明迭代器接口。 该接口必须提供至少一个方法来获取集合中的下个元素。 但为了使用方便, 你还可以添加一些其他方法, 例如获取前一个元素、 记录当前位置和判断迭代是否已结束。

 2.声明集合接口并描述一个获取迭代器的方法。 其返回值必须是迭代器接口。 如果你计划拥有多组不同的迭代器, 则可以声明多个类似的方法。

 3.为希望使用迭代器进行遍历的集合实现具体迭代器类。 迭代器对象必须与单个集合实体链接。 链接关系通常通过迭代器的构造函数建立。

 4.在你的集合类中实现集合接口。 其主要思想是针对特定集合为客户端代码提供创建迭代器的快捷方式。 集合对象必须将自身传递给迭代器的构造函数来创建两者之间的链接。

 5.检查客户端代码, 使用迭代器替代所有集合遍历代码。 每当客户端需要遍历集合元素时都会获取一个新的迭代器。

 

迭代器模式优缺点

 优点:

  ✔️ 单一职责原则。 通过将体积庞大的遍历算法代码抽取为独立的类, 你可对客户端代码和集合进行整理。

  ✔️ 开闭原则。 你可实现新型的集合和迭代器并将其传递给现有代码, 无需修改现有代码。

  ✔️ 你可以并行遍历同一集合, 因为每个迭代器对象都包含其自身的遍历状态。

  ✔️ 相似的, 你可以暂停遍历并在需要时继续。

 缺点:

  ❌ 如果你的程序只与简单的集合进行交互, 应用该模式可能会矫枉过正。

  ❌ 对于某些特殊集合, 使用迭代器可能比直接遍历的效率低。

 

解决展示学校院系系统

在这里插入图片描述

//系
public class Department {
    
    private String name;
    private String desc;

    public Department(String name, String desc) {
        this.name = name;
        this.desc = desc;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getDesc() {
        return desc;
    }

    public void setDesc(String desc) {
        this.desc = desc;
    }
}
public class ComputerCollegeIterator implements Iterator {
    //利用数组 存放Department
    Department[] departments;
    int index = 0; //遍历的位置

    public ComputerCollegeIterator(Department[] departments) {
        this.departments = departments;
    }

    //是否存在下个元素
    @Override
    public boolean hasNext() {
        if (index >= departments.length || departments[index] == null){
            return false;
        }else {
            return true;
        }
    }

    //下一个元素
    @Override
    public Object next() {
        Department department = departments[index];
        index += 1;
        return department;
    }

}

public class InfoColleageIterator implements Iterator {
    //利用List 存放系
    List<Department> list;
    int index = -1;

    public InfoColleageIterator(List<Department> list) {
        this.list = list;
    }

    @Override
    public boolean hasNext() {
        if (index >= list.size() -1){
            return false;
        }else {
            index += 1;
            return true;
        }
    }

    @Override
    public Object next() {
        return list.get(index);
    }


}
public interface College {
    public String getName();

    //增加系方法
    public void addDepartment(String name,String desc);

    //返回一个迭代器,遍历
    public Iterator createIterator();
}


public class ComputerCollege implements College {
    Department[] departments; //数组的形式
    int index = 0;

    ComputerCollege(){
        departments = new Department[5];
    }

    public String getName(){
        return "计算机学院";
    }

    @Override
    public void addDepartment(String name, String desc) {
        Department department = new Department(name,desc);
        departments[index] = department;
        index += 1;
    }

    @Override
    public Iterator createIterator() {
        return new ComputerCollegeIterator(departments);
    }
}

public class InfoCollege implements College {

    List<Department> list;

    InfoCollege(){
        list = new ArrayList<>();
    }

    public String getName(){
        return "信息工程学院";
    }

    @Override
    public void addDepartment(String name, String desc) {
        Department department = new Department(name,desc);
        list.add(department);
    }

    @Override
    public Iterator createIterator() {
        return new InfoColleageIterator(list);
    }
}
public class OutputImpl {

    //学院集合
    List<College> collegesList;

    public OutputImpl(List<College> collegesList) {
        this.collegesList = collegesList;
    }

    //输出学院
    public void printCollege(){
        //从list中取出所有学院,由于所有的相关类都重写了迭代器
        Iterator<College> iterator = collegesList.iterator();

        while (iterator.hasNext()){
            College college = iterator.next();
            System.out.println("---"+college.getName()+"---");
            printDepartment(college.createIterator()); //获取迭代器来输出系
        }
    }

    public void printDepartment(Iterator iterator){
        while (iterator.hasNext()){
            Department d = (Department) iterator.next();
            System.out.println(d.getName());
        }
    }
}
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        List<College> list = new ArrayList<>();

        ComputerCollege computerCollege = new ComputerCollege();
        computerCollege.addDepartment("Java","");
        computerCollege.addDepartment("PHP","");
        computerCollege.addDepartment("JS","");

        InfoCollege infoCollege = new InfoCollege();
        infoCollege.addDepartment("通信工程","");
        infoCollege.addDepartment("网络工厂","");

        list.add(computerCollege);
        list.add(infoCollege);

        OutputImpl output = new OutputImpl(list);
        output.printCollege();
    }
}
热力学仿真软件:COMSOL Heat Transfer_(18).案例研究:工业加热炉优化 工业加热炉的优化设计和操作参数调整是提高制造过程效率和产品质量的关键。通过仿真软件如COMSOL Multiphysics,可以精确地分析炉内的温度分布、能耗和热损失,从而提出有效的优化方案。本文通过一个实际应用案例,展示了如何利用仿真技术进行工业加热炉的综合优化,并通过实验验证了优化方案的有效性。希望这些方法和案例可以为其他制造企业提供参考,帮助他们在实际生产中提高加热炉的性能和效率。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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简介:迭代器模式(Iterator Pattern)是 行为型模式。它可以让用户透过特定的接口巡访容器中的每一个元素而不用了解底层的实现。 优点: 1、它支持以不同的方式遍历一个聚合对象。 2、迭代器简化了聚合类。 3、在同一个聚合上可以有多个遍历。 4、在迭代器模式中,增加新的聚合类和迭代器类都很方便,无须修改原有代码。 缺点:由于迭代器模式将存储数据和遍历数据的职责分离,增加新的聚合类需要对应...

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第二十章 迭代器模式

迭代器模式(Iterator pattern)又叫游标(Cursor)模式,它的原始定义是:迭代器提供一种对容器对象中的各个元素进行访问的方法,而又不需要暴露该对象的内部细节。

Lin_Miao_09的博客 869

什么是迭代器模式?

一、定义     迭代器(Iterator)模式又叫作游标(Cursor)模式,是一种对象的行为模式。提供一种方法顺序访问一个聚合(指一组对象的组合结构,如:Java中的集合、数组等)对象中各个元素,而又不需暴露该对象的内部表示。迭代器模式的本质:控制访问聚合对象中的元素。其设计意图:无须暴露聚合对象的内部实现,就能够访问到聚合对象中的各个元素。 二、角色 抽象迭代器(Iterator)角色: 一般定义为接口,用来定义访问和遍历元素的接口。 具体迭代器(Concret

weixin_42146366的博客 1984

【深入设计模式】迭代器模式模式—什么是迭代器模式?

什么是迭代器模式?

SK_Jaco的博客 717
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