创建型模式之原型模式

1、什么是原型模式

用原型实例指定创建对象的种类,并且通过拷贝这些原型创建新的对象。

实现了在运行期建立和删除原型。

2、原型模式的代码实现

1、构建抽象原型类

​ 这一步也可以省略,在具体原型类中直接实现 java 提供的 Conleable 接口,实现 clone 方法

public abstract class Prototype {
    abstract Prototype myClone();
}

2、构建具体原型类

/**
 * 或者直接实现 Conleable 接口,重写 clone 方法
 */
public class ConcretePrototype extends Prototype {

    private String filed;

    public ConcretePrototype(String filed) {
        this.filed = filed;
    }

    @Override
    Prototype myClone() {
        return new ConcretePrototype(filed);
    }

    @Override
    public String toString() {
        return filed;
    }
}

3、创建原型对象

public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Prototype prototype = new ConcretePrototype("abc");
        // 如果是实现了 Conleable 接口,就调用 clone 方法
        Prototype clone = prototype.myClone();
        System.out.println(clone.toString());
    }
}

3、原型模式的优缺点

优点:

  • 性能提高
  • 逃避构造函数的约束

缺点:

  • 配备克隆方法需要对类的功能进行通盘考虑,这对于全新的类不是很难,但对于已有的类不一定很容易,特别当一个类引用不支持串行化的间接对象,或者引用含有循环结构的时候
  • 必须实现 Cloneable 接口

**注意事项:**与通过对一个类进行实例化来构造新对象不同的是,原型模式是通过拷贝一个现有对象生成新对象的。浅拷贝实现 Cloneable,重写 clone,深拷贝是通过实现 Serializable 读取二进制流。

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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