代理模式

本文详细介绍了代理模式的概念及其三种主要用途:远程代理、虚拟代理和安全代理,并通过具体例子帮助理解其应用场景。

代理模式(Proxy)


定义:
为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问

 

 

结构:
由三部分组成
1.RealSubject(真实对象): 真正会调用到的对象
2.Proxy(代理对象): 代理真实对象的地方
3.Subject(共同点): 代理对象和真实对象的共同点

 

使用场合:
1.远程代理,也就是为一个对象在不同的地址空间提供局部代表。这样可以隐藏一个对象存在于不同地址空间的事实。
2.虚拟代理,是根据需要创建开销很大的对象。通过它来存放实例化需要很长时间的真实对象。
3.安全代理,用来控制真实对象访问时的权限。
4.智能指引,是指当调用真实对象时,代理处理另外一些事

 

特殊理解:
代理模式其实用现实来理解就是班长模式,在一个班上所有的同学都可以入党,都可以参加“程序员”考试,都可以参加CET考试,但是这些考试都是由班长代报的名我们去做!

 

程序员的理解:
代理模式就是继承至同一父类的子类,在这些子类中我们选择一个代理类,这个代理类主要是用来处理其它子类相同功能不同实现的调用。

 

想了解更多(源代码):

http://download.youkuaiyun.com/source/1712396

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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