Java 开发 设计模式 ----结构型模式【 适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式】

Java经典设计模式之七大结构型模式(附实例和详解) 博主在大三的时候有上过设计模式这一门课,但是当时很多都基本没有听懂,重点是也没有细听,因为觉得没什么卵用,硬是要搞那么复杂干嘛。因此设计模式建议工作半年以上的猿友阅读起来才会理解的比较深刻。当然,你没事做看看也是没有坏处的。总体来说设计模式分为三大类:创建型模式、结构型模式和行为型模式。博主的上一篇文章已经提到过创建型模式,此外该文章还有设计模式概况和设计模式的六大原则。设计模式的六大原则是设计模式 阅读详情

 

1、适配器模式 (Adapter)

适配器模式将某个类的接口转换成客户端期望的另一个接口表示,目的是消除由于接口不匹配所造成的类的兼容性问题。

主要分为三类:类的适配器模式、对象的适配器模式、接口的适配器模式。

用电器做例子,笔记本电脑的插头一般都是三相的,即除了阳极、阴极外,还有一个地极。而有些地方的电源插座却只有两极,没有地极。电源插座与笔记本电脑的电源插头不匹配使得笔记本电脑无法使用。这时候一个三相到两相的转换器(适配器)就能解决此问题,而这正像是本模式所做的事情。

类的适配器模式

核心思想就是:有一个Source类,拥有一个方法,待适配,目标接口时Targetable,通过Adapter类,将Source的功能扩展到Targetable里,看代码:

public class Source {  
  
    public void method1() {  
        System.out.println("this is original method!");  
    }  
}  
public interface Targetable {  
  
    /* 与原类中的方法相同 */  
    public void method1();  
  
    /* 新类的方法 */  
    public void method2();  
}  
public class Adapter extends Source implements Targetable {  
  
    @Override  
    public void method2() {  
        System.out.println("this is the targetable method!");  
    }  
}  

Adapter类继承Source类,实现Targetable接口,下面是测试类:

public class AdapterTest {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Targetable target = new Adapter();  
        target.method1();  
        target.method2();  
    }  
}  

输出:

this is original method!
this is the targetable method!

这样Targetable接口的实现类就具有了Source类的功能。

插播 :java类继承的父类和实现的接口中可以有相同的方法吗?

可以(此处的相同是指方法名相同,参数列表相同,返回类型相同)。

如果子类(接口的实现类),只不过在子类中可以选择重写或者不重写该方法(即便接口要求必须重写接口中所有的方法),先extends,后implement,所以在 implement 的时候该类中已经隐含有了该方法(从父类继承),所以可以选择不重写

如果仅是方法名相同,参数列表相同,返回类型不同则不能,原因和不能用返回值来区分方法重载类似。
 

对象的适配器模式

基本思路和类的适配器模式相同,只是将Adapter类作修改,这次不继承Source类,而是持有Source类的实例,以达到解决兼容性的问题。看图:

只需要修改Adapter类的源码即可:

public class Wrapper implements Targetable {  
  
    private Source source;  
      
    public Wrapper(Source source){  
        super();  
        this.source = source;  
    }  
    @Override  
    public void method2() {  
        System.out.println("this is the targetable method!");  
    }  
  
    @Override  
    public void method1() {  
        source.method1();  
    }  
}  
public class AdapterTest {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Source source = new Source();  
        Targetable target = new Wrapper(source);  
        target.method1();  
        target.method2();  
    }  
}  

类适配器和对象适配器的权衡

类适配器使用对象继承的方式,是静态的定义方式;而对象适配器使用对象组合的方式,是动态组合的方式。
对于类适配器由于适配器直接继承了Adaptee,使得适配器不能和Adaptee的子类一起工作,因为继承是静态的关系,当适配器继承了Adaptee后,就不可能再去处理  Adaptee的子类了。对于对象适配器一个适配器可以把多种不同的源适配到同一个目标。换言之,同一个适配器可以把源类和它的子类都适配到目标接口。因为对象适配器采用的是对象组合的关系,只要对象类型正确,是不是子类都无所谓。
对于类适配器适配器可以重定义Adaptee的部分行为,相当于子类覆盖父类的部分实现方法。对于对象适配器要重定义Adaptee的行为比较困难,这种情况下,需要定义Adaptee的子类来实现重定义,然后让适配器组合子类。虽然重定义Adaptee的行为比较困难,但是想要增加一些新的行为则方便的很,而且新增加的行为可同时适用于所有的源。
 
 对于类适配器,仅仅引入了一个对象,并不需要额外的引用来间接得到Adaptee。
 
对于对象适配器,需要额外的引用来间接得到Adaptee。

建议尽量使用对象适配器的实现方式,多用合成或聚合、少用继承。当然,具体问题具体分析,根据需要来选用实现方式,最适合的才是最好的。

 

适配器模式的优点

  • 更好的复用性:系统需要使用现有的类,而此类的接口不符合系统的需要。那么通过适配器模式就可以让这些功能得到更好的复用。

  • 更好的扩展性:在实现适配器功能的时候,可以调用自己开发的功能,从而自然地扩展系统的功能。

适配器模式的缺点

  过多的使用适配器,会让系统非常零乱,不易整体进行把握。比如,明明看到调用的是A接口,其实内部被适配成了B接口的实现,一个系统如果太多出现这种情况,无异于一场灾难。因此如果不是很有必要,可以不使用适配器,而是直接对系统进行重构。

2、装饰模式(Decorator)

装饰模式(Decorator),动态地给一个对象添加一些额外的职责,就增加功能来说,装饰模式比生成子类更为灵活。

Source类是被装饰类,Decorator类是一个装饰类,可以为Source类动态的添加一些功能,代码如下:

public interface Sourceable {  
    public void method();  
}  
public class Source implements Sourceable {  
  
    @Override  
    public void method() {  
        System.out.println("the original method!");  
    }  
}  
public class Decorator implements Sourceable {  
  
    private Sourceable source;  
      
    public Decorator(Sourceable source){  
        super();  
        this.source = source;  
    }  
    @Override  
    public void method() {  
        System.out.println("before decorator!");  
        source.method();  
        System.out.println("after decorator!");  
    }  
}  
public class DecoratorTest {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Sourceable source = new Source();  
        Sourceable obj = new Decorator(source);  
        obj.method();  
    }  
}  

before decorator!
the original method!
after decorator!

装饰器模式的应用场景:

1、需要扩展一个类的功能。

2、动态的为一个对象增加功能,而且还能动态撤销。(继承不能做到这一点,继承的功能是静态的,不能动态增删。)

缺点:产生过多相似的对象,不易排错!

模式有以下的优缺点:

  • 比静态继承更灵活与对象的静态继承相比,Decorator模式提供了更加灵活的向对象添加职责的方式,可以使用添加和分离的方法,用装饰在运行时刻增加和删除职责。使用继承机制增加职责需要创建一个新的子类,如果需要为原来所有的子类都添加功能的话,每个子类都需要重写,增加系统的复杂度,此外可以为一个特定的Component类提供多个Decorator,这种混合匹配是适用继承很难做到的。

  • 避免在层次结构高层的类有太多的特征,Decorator模式提供了一种“即用即付”的方法来添加职责,他并不试图在一个复杂的可订制的类中支持所有可预见的特征,相反可以定义一个简单的类,并且用Decorator类给他逐渐的添加功能,从简单的部件组合出复杂的功能。

  • Decorator 与它的Component不一样Decorator是一个透明的包装,如果我们从对象标识的观点出发,一个被装饰了的组件与这个组件是有差别的,因此使用装饰时不应该以来对象标识。

  • 产生许多小对象,采用Decorator模式进行系统设计往往会产生许多看上去类似的小对象,这些对象仅仅在他们相互连接的方式上有所不同。

3、代理模式(Proxy)

 

4、外观模式(Facade)

外观模式是为了解决类与类之家的依赖关系的,像spring一样,可以将类和类之间的关系配置到配置文件中,而外观模式就是将他们的关系放在一个Facade类中,降低了类类之间的耦合度,该模式中没有涉及到接口,看下类图:(我们以一个计算机的启动过程为例)

public class CPU {  
      
    public void startup(){  
        System.out.println("cpu startup!");  
    }  
      
    public void shutdown(){  
        System.out.println("cpu shutdown!");  
    }  
}  
public class Memory {  
      
    public void startup(){  
        System.out.println("memory startup!");  
    }  
      
    public void shutdown(){  
        System.out.println("memory shutdown!");  
    }  
}  
public class Disk {  
      
    public void startup(){  
        System.out.println("disk startup!");  
    }  
      
    public void shutdown(){  
        System.out.println("disk shutdown!");  
    }  
}  
public class Computer {  
    private CPU cpu;  
    private Memory memory;  
    private Disk disk;  
      
    public Computer(){  
        cpu = new CPU();  
        memory = new Memory();  
        disk = new Disk();  
    }  
      
    public void startup(){  
        System.out.println("start the computer!");  
        cpu.startup();  
        memory.startup();  
        disk.startup();  
        System.out.println("start computer finished!");  
    }  
      
    public void shutdown(){  
        System.out.println("begin to close the computer!");  
        cpu.shutdown();  
        memory.shutdown();  
        disk.shutdown();  
        System.out.println("computer closed!");  
    }  
}  
User类如下:

public class User {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Computer computer = new Computer();  
        computer.startup();  
        computer.shutdown();  
    }  
}  

输出:

start the computer!
cpu startup!
memory startup!
disk startup!
start computer finished!
begin to close the computer!
cpu shutdown!
memory shutdown!
disk shutdown!
computer closed!

如果我们没有Computer类,那么,CPU、Memory、Disk他们之间将会相互持有实例,产生关系,这样会造成严重的依赖,修改一个类,可能会带来其他类的修改,这不是我们想要看到的,有了Computer类,他们之间的关系被放在了Computer类里,这样就起到了解耦的作用,这,就是外观模式!

5、桥接模式(Bridge)

桥接模式就是把事物和其具体实现分开,使他们可以各自独立的变化。桥接的用意是:将抽象化与实现化解耦,使得二者可以独立变化,像我们常用的JDBC桥DriverManager一样,JDBC进行连接数据库的时候,在各个数据库之间进行切换,基本不需要动太多的代码,甚至丝毫不用动,原因就是JDBC提供统一接口,每个数据库提供各自的实现,用一个叫做数据库驱动的程序来桥接就行了。我们来看看关系图:

实现代码:

先定义接口:

public interface Sourceable {  
    public void method();  
}  

分别定义两个实现类:

public class SourceSub1 implements Sourceable {  
  
    @Override  
    public void method() {  
        System.out.println("this is the first sub!");  
    }  
}  
public class SourceSub2 implements Sourceable {  
  
    @Override  
    public void method() {  
        System.out.println("this is the second sub!");  
    }  
}  

定义一个桥,持有Sourceable的一个实例:

public abstract class Bridge {  
    private Sourceable source;  
  
    public void method(){  
        source.method();  
    }  
      
    public Sourceable getSource() {  
        return source;  
    }  
  
    public void setSource(Sourceable source) {  
        this.source = source;  
    }  
}  
public class MyBridge extends Bridge {  
    public void method(){  
        getSource().method();  
    }  
}  
public class BridgeTest {  
      
    public static void main(String[] args) {  
          
        Bridge bridge = new MyBridge();  
          
        /*调用第一个对象*/  
        Sourceable source1 = new SourceSub1();  
        bridge.setSource(source1);  
        bridge.method();  
          
        /*调用第二个对象*/  
        Sourceable source2 = new SourceSub2();  
        bridge.setSource(source2);  
        bridge.method();  
    }  
}  

output:

this is the first sub!
this is the second sub!

这样,就通过对Bridge类的调用,实现了对接口Sourceable的实现类SourceSub1和SourceSub2的调用。接下来我再画个图,大家就应该明白了,因为这个图是我们JDBC连接的原理,有数据库学习基础的,一结合就都懂了。

5、组合模式(Composite)

组合模式有时又叫部分-整体模式在处理类似树形结构的问题时比较方便,看看关系图:

public class TreeNode {  
      
    private String name;  
    private TreeNode parent;  
    private Vector<TreeNode> children = new Vector<TreeNode>();  
      
    public TreeNode(String name){  
        this.name = name;  
    }  
  
    public String getName() {  
        return name;  
    }  
  
    public void setName(String name) {  
        this.name = name;  
    }  
  
    public TreeNode getParent() {  
        return parent;  
    }  
  
    public void setParent(TreeNode parent) {  
        this.parent = parent;  
    }  
      
    //添加孩子节点  
    public void add(TreeNode node){  
        children.add(node);  
    }  
      
    //删除孩子节点  
    public void remove(TreeNode node){  
        children.remove(node);  
    }  
      
    //取得孩子节点  
    public Enumeration<TreeNode> getChildren(){  
        return children.elements();  
    }  
}  
public class Tree {  
  
    TreeNode root = null;  
  
    public Tree(String name) {  
        root = new TreeNode(name);  
    }  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Tree tree = new Tree("A");  
        TreeNode nodeB = new TreeNode("B");  
        TreeNode nodeC = new TreeNode("C");  
          
        nodeB.add(nodeC);  
        tree.root.add(nodeB);  
        System.out.println("build the tree finished!");  
    }  
}  

使用场景:将多个对象组合在一起进行操作,常用于表示树形结构中,例如二叉树,数等。

7、享元模式(Flyweight)

享元模式的主要目的是实现对象的共享,即共享池,当系统中对象多的时候可以减少内存的开销,通常与工厂模式一起使用。

FlyWeightFactory负责创建和管理享元单元,当一个客户端请求时,工厂需要检查当前对象池中是否有符合条件的对象,如果有,就返回已经存在的对象,如果没有,则创建一个新对象,FlyWeight是超类。一提到共享池,我们很容易联想到Java里面的JDBC连接池,想想每个连接的特点,我们不难总结出:适用于作共享的一些个对象,他们有一些共有的属性,就拿数据库连接池来说,url、driverClassName、username、password及dbname,这些属性对于每个连接来说都是一样的,所以就适合用享元模式来处理,建一个工厂类,将上述类似属性作为内部数据,其它的作为外部数据,在方法调用时,当做参数传进来,这样就节省了空间,减少了实例的数量。

看下数据库连接池的代码:

public class ConnectionPool {  
      
    private Vector<Connection> pool;  
      
    /*公有属性*/  
    private String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";  
    private String username = "root";  
    private String password = "root";  
    private String driverClassName = "com.mysql.jdbc.Driver";  
  
    private int poolSize = 100;  
    private static ConnectionPool instance = null;  
    Connection conn = null;  
  
    /*构造方法,做一些初始化工作*/  
    private ConnectionPool() {  
        pool = new Vector<Connection>(poolSize);  
  
        for (int i = 0; i < poolSize; i++) {  
            try {  
                Class.forName(driverClassName);  
                conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);  
                pool.add(conn);  
            } catch (ClassNotFoundException e) {  
                e.printStackTrace();  
            } catch (SQLException e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
        }  
    }  
  
    /* 返回连接到连接池 */  
    public synchronized void release() {  
        pool.add(conn);  
    }  
  
    /* 返回连接池中的一个数据库连接 */  
    public synchronized Connection getConnection() {  
        if (pool.size() > 0) {  
            Connection conn = pool.get(0);  
            pool.remove(conn);  
            return conn;  
        } else {  
            return null;  
        }  
    }  
}  

通过连接池的管理,实现了数据库连接的共享,不需要每一次都重新创建连接,节省了数据库重新创建的开销,提升了系统的性能!

 

黑马程序员___java开发中的23种设计模式

https://www.cnblogs.com/miaozy/p/3685955.html

 

 

 

 

 

 

Java设计模式大全:23种常见的设计模式详解(二) ​设计模式是一种解决常见软件设计问题的经验总结,它提供了一套可重用的设计思想和方法,帮助开发人员更好地组织和设计他们的代码。在软件开发中,我们经常会遇到一些常见的问题,比如如何实现代码的灵活性、可扩展性、可维护性和可复用性,以及如何减少代码的耦合性等。设计模式通过定义一些通用的解决方案来解决这些问题,从而提高代码的质量和可维护性。 设计模式的概念最早由四位名为Gang of Four(GoF)的作者提出,他们在《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书中总结了23种常见的设计模式。这些设 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

Java的几种设计模式,java面试题,java基础笔试题,BAT

写在最前面,我总结出了很多互联网公司的面试题及答案,并整理成了文档,以及各种学习的进阶学习资料,免费分享给大家。扫码加微信好友进【程序员面试学习交流群】,免费领取。也欢迎各位一起在群里探讨技术。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8z9d6sTU-1652742714296)(http://s.baotutu.com/javazz201903.gif)] java的设计模式大体上分为三大类: 创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造

web15185420056的博客 141

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

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23种设计模式(一)

设计模式分为三大类: 创建型,共五种:单例模式、静态工厂模式(普通工厂)、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。 结构型,共七种:适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。 行为型,共十一种:策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代器模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。

weknow 703

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

初学设计模式

做任何事情都要用心,要非常关注细节。看起来不起眼的、繁琐的工作做透了会有意想不到的价值。当然要想成为一个技术大牛也需要一定的思想格局,思想决定未来你要往哪个方向去走, 建议多看一些人生规划方面的书籍,多学习名人的思想格局,未来你的路会走的更远。更多的技术点思维导图我已经做了一个整理,涵盖了当下互联网最流行99%的技术点,在这里我将这份导图分享出来,以及为金九银十准备的一整套面试体系,上到集合,下到分布式微服务《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》

2301_79055239的博客 765

一文讲完Java常用设计模式(全23种)

设计模式是软件开发中非常有用的工具,可以提高代码的可重用性和可维护性,同时也可以提高开发人员的工作效率。 设计模式有几种类型,包括创建型、结构型和行为型模式。 创建型模式用于以灵活和高效的方式创建对象。包括Singleton模式、工厂模式和抽象工厂模式等。 结构型模式用于组合类和对象以形成更大的结构。包括适配器模式、桥接模式和装饰器模式等。 行为型模式用于处理类或对象之间的通信和控制流。包括观察者模式、策略模式和模板方法模式。

不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海。一个喜欢学习分享的程序员 4万+

Java中23种设计模式的详细介绍

Java开发中23种设计模式详细介绍设计模式介绍设计模式分类设计模式六大原则开闭原则(Open Close Principle)里氏代换原则 设计模式介绍 设计模式(Design Patterns): 一套被反复使用,多数人知晓,经过分类编目,代码设计的总结 使用设计模式是为了可重用代码,让代码更容易理解,保证代码可靠性 项目中合理运用设计模式可以完美的解决很多问题,每种模式都有相应的原理...

攻城狮Chova的博客 1万+

JAVA设计模式结构型模式

结构模型:适配器模型、桥接模型、过滤器模型、组合模型、装饰器模型、外观模型、享受元模型和代理模型。

JAVA领域优质创作者,基于分片网络查询方法专利发明者。 1398

【每天一个java设计模式(完)】 - 四万字实现23种设计模式(附示例源码)

什么是设计模式:【每天一个java设计模式(零)】 - 设计模式基本概念及七大设计原则 创建型模式 工厂模式:【每天一个java设计模式(一)】 - 工厂模式 抽象工厂模式: 【每天一个java设计模式(二)】 - 抽象工厂模式 单例模式:【每天一个java设计模式(三)】 - 单例模式 原型模式:【每天一个java设计模式(四)】 - 原型模式 建造者模式: 【每天一个java设计模式(五)】 - 建造者模式 结构型模型 适配器模式 : 【每天一个java设计模式(六)】 - 适配器模式 代理模.

1+1=王的博客 6900

java设计模式day03--(结构型模式:代理模式、适配器模式、装饰者模式、桥接模式、外观模式、组合模式、享元模式)

有些人可能炒过股票,但其实大部分人都不太懂,这种没有足够了解证券知识的情况下做股票是很容易亏钱的,刚开始炒股肯定都会想,如果有个懂行的帮帮手就好,其实基金就是个好帮手,支付宝里就有许多的基金,它将投资者分散的资金集中起来,交由专业的经理人进行管理,投资于股票、债券、外汇等领域,而基金投资的收益归持有者所有,管理机构收取一定比例的托管管理费用。为良好的代码设计和可维护性,我们将网络通信部分隐藏起来,只暴露给本地服务一个接口,通过该接口即可访问远程服务提供的功能,而不必过多关心通信部分的细节。

m0_62388400的博客 1851

【设计模式】结构型模式全攻略:从入门到精通的万字实战指南

本文我们将学习结构型设计模式, 结构型模式主要总结了一些类和对象组合在一起的经典结构,这些经典结构可以解决对应特定场景的问题。

c18213590220的博客 2086

结构型设计模式:代码架构的魔法师

一句话理解:让不兼容的接口能够一起工作,就像电源适配器一样!定义:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。适配器模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。应用场景:系统集成、第三方库适配、遗留系统改造、数据格式转换一句话理解:动态地给对象添加功能,就像给咖啡加糖加奶一样!定义:动态地给对象添加一些额外的职责,就增加功能来说,装饰器模式比生成子类更为灵活。应用场景:功能扩展、避免子类爆炸、横切关注点(缓存、日志、权限)一句话理解:为对象提供一个代理,控制对这个对象的访问!定义。

工一木子 1262

设计模式第三天|设计模式结构型:适配器模式、装饰器模式、代理模式

是指在不改变原有对象的基础之上,将功能附加到对象上,提供了比继承更有弹性的替代方案(扩展原有对象的功能),属于结构型模式。是为某个对象提供一个代理对象,并且由代理对象控制对原对象的访问。代理模式通俗来讲就是我们生活中常见的中介。面向切面编程(方面),利用AOP可以对业务逻辑的各个部分进行隔离,从而是的业务逻辑各部分之间的耦合度降低,提高程序的可重用性,同时提高了开发的效率。通俗描述:不通过修改源代码方式,在主干功能里面添加新功能使用登录的例子说明AOP。

weixin_60364343的博客 1281

设计模式-结构型模式(7种)

使得子系统更容易使用。

集技术与才华于一体,个人博客网站:nanshuo.icu,公众号:烁烁南光 1906
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灯盏菜
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