面向对象的23种设计模式简介

SPSS中的数据分析—信度效度检验【1】 前一段时间跟大家分享了好几篇关于EXCEL方面的数据分析知识,不知道大家都掌握得怎么样了。今天咱们换个口味,给大家讲一下关于SPSS中的数据分析——信度效度检验。 现阶段正处在毕业季阶段,很多同学可能都正在忙着去弄自己的论文和答辩(不知道大家在翟天临上热搜这个事情上有没有做出过一定贡献),很多时候我们在写论文答辩甚至于其他课题研究的时候都会选择用问卷这种形式来收集数据。最后我们只需要针对问卷所取... 阅读详情

如果你要学习面向对象的设计方法,比如C++,JAVA,Object-C一类的编程语言,那么研究和学习软件业几十年的这个经验那是必须的。因为只有到了这个高度你才能把面向对象运用自如。下边简单了解一下这23个经典的处理类与类之间关系的设计模式。总的分为三个部分,第一部分主要是以类的创建为主,有5种设计模式;第二部分是以类的结构为主,有7种设计模式;第三部分是以类的行为交互为主,有11种设计模式。

创建型模式:

1.抽象工厂(Abstract Factory):

提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。

2.生成器(Buider):

将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。

3.工厂方法(Factory Method):

定义一个用于创建对象接口,让子类决定将哪一个类实例化。Factory Method使一个类的实例化延迟到其子类。

4.原型(Prototype):

用原型实例指定创建对象的种类,并且通过拷贝这个原型来创建新的对象。

5.单件(Singleton):

保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点。

结构型模式:

1.适配器(Adapter):

将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。Adapter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。

2.桥接(Bridge):

将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。

3.组成(Composite):

将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构。Composite使得客户对单个对象的复合对象的使用具有一致性。

4.装饰(Decorator):

动态地给一个对象添加一些额外的职责。就扩展功能而言,Decorator模式比生成子类方式更为灵活。

5.外观(Facade):

为子系统中的一组接口提供一个一致的界面,Facade模式定义了一个高层接口,这个接口使得这一子系统更加容易使用。

6.享元(Flyweight):

运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象。

7.代理(Proxy):

为其他对象提供一个代理以控制对这个对象的访问。

行为型模式:

1.职责链(Chain of Responsibility):

为解除请求的发送者和接收者之间耦合,而使多个对象都有机会处理这个请求。将这些对象连成一条链。并沿着这条链传递该请求,直到有一个对象处理它。

2.命令(Command):

将一个请求封装为一个对象,从而使你可用不同的请求对客户进行参数化;对讲请求排队或记录请求日志,以及支持可取消的操作。

3.解释器(Interpreter):

给定一个语言,定义它的方法的一种表示,并定义一个解释器,该解释器使用该表示来解释语言中的句子。

4.迭代器(Iterator):

提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不需要暴露该对象的内部表示。

5.中介者(Mediator):

用一个中介对象来封装一系列的对象交互。中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。

6.备忘录(Memento):

在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在该对象之外保存这个状态。这样以后就可将该对象恢复到保存的状态。

7.观察者(Observer):

定义对象间的一种一对多的依赖关系,并且通过拷贝这个原型来创建新的对象。

8.状态(State):

允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为。对象看起来似乎修改了它所属的的类。

9.策略(Strategy):

定义一系列的算法,把它们一个个封装起来,并且使它们可相互替换。本模式使得算法的变化可独立于使用它的客户。

10.模板方法(Template Method):

定义一个操作中的算法的骨架,而将一些步骤延迟到子类中。Template Method使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。

11.访问者(Visitor):

表示一个作用于某对象结构中的各元素的操作。它使你可以在不改变各元素的类的前提下定义作用于这些元素的新操作。

模式之间的关系:

面向对象的23种设计模式简介 - ♂苹果 - 眼睛想旅行

 从设计模式看面向对象中的MVC结构:

MVC的主要组成:行为模式中的Observer(观察者)、Strategy(策略)和结构型中的Composite(组成)。视图中也会用到,创建型中的Factory Method(工厂方法)为指定视图缺省控制器,结构型中的Decorator(装饰)来增加视图滚动。

 

    其实Iphone os中开发用的UIview中的交互方法很明显的是使用了MVC结构,有一个Observer,NSNotificationCenter(通知),NSNotification,正是用了观查者模式,其中的UIViewController是控制器,UIView中的控件是一些视图,而单一全局类NSNotificationCenter是观查者模式的管理中心(这个也很明显用的是创建型模式中的5:单件模式),所有的视图都可以在这个数据中心注册自已的观查者参数,用来观看监控其他控件上的操作或者数据参数变化。

    我对这23种设计模式进行了总结记忆,我现在最少已经把这23种模式的名字全记住了,并对各个模式有了一些认识。

   抽、生、工、原、单;

   适、桥、组、装、外,享、代;

   职、命、解、迭、中,备、观、状,策、模、访;

       分成这23个字,就非常好记了。每一行为一种使用情况,先是创建型,再是结构型,再是形为型。多好记。这不得不让我想起了初中时化学老师让我们当时记化学元素化合价的情形,那些常见元素的化合价(一价氢氟钠钾银,二价氧钙钡镁锌,二三铁,二四碳,二四六硫都齐全)我现在都还记得。15年前的事了,所以这种记忆方法还是非常不错的。有的时候,一些经典的东西,我们还是死记硬背下来会非常有用,因为这样的记忆其实才是最常久的。不信你可以试一下小学时老师当时教你的一首儿歌,我相信,只要有个人起个头,你就能当场想起所有歌词。

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片 基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正 立即下载

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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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