设计模式:抽象工厂模式

为创建一组相关或相互依赖的对象提供一个接口,而且无需指定他们的具体类
当每个抽象产品都有多于一个的具体子类的时候,工厂角色怎么知道实例化哪一个子类呢?比如每个抽象产[1]品角色都有两个具体产品。抽象工厂模式提供两个具体工厂角色,分别对应于这两个具体产品角色,每一个具体工厂角色只负责某一个产品角色的实例化。每一个具体工厂类只负责创建抽象产品的某一个具体子类的实例。每一个模式都是针对一定问题的解决方案,工厂方法模式针对的是一个产品等级结构;而抽象工厂模式针对的是多个产品等级结构。
       是指位于不同产品等级结构中,功能相关联的产品组成的家族。一般是位于不同的等级结构中的相同位置上。显然,每一个产品族中含有产品的数目,与产品等级结构的数目是相等的,形成一个二维的坐标系,水平坐标是产品等级结构,纵坐标是产品族。叫做相图。
当有多个不同的等级结构的产品时,如果使用工厂方法模式就势必要使用多个独立的工厂等级结构来对付这些产品的等级结构。如果这些产品等级结构是平行的,会导致多个平行的工厂等级结构。
抽象工厂模式使用同一个 工厂等级结构负责这些不同产品等级结构产品对象的创建。
     
对于每一个产品族,都有一个具体工厂。而每一个具体工厂创建属于同一个产品族,但是分属于不同等级结构的产品。
通过引进抽象工厂模式,可以处理具有相同(或者相似)等级结构的多个产品族中的产品对象的创建问题。
由于每个具体工厂角色都需要负责两个不同等级结构的产品对象的创建,因此每个工厂角色都需要提供两个工厂方法,分别用于创建两个等级结构的产品。既然每个具体工厂角色都需要实现这两个工厂方法,所以具有一般性,不妨抽象出来,移动到抽象工厂角色中加以声明。


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下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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