请求发送者与接收者解耦——命令模式(三)

本文介绍了命令队列的实现方法及其在批处理中的应用。通过CommandQueue类存储多个命令对象,请求发送者可针对队列编程,实现多个请求接收者的响应处理。适用于无严格次序的批处理场景,可利用多线程技术提高执行效率。

分享一下我老师大神的人工智能教程。零基础!通俗易懂!风趣幽默!还带黄段子!希望你也加入到我们人工智能的队伍中来!https://blog.youkuaiyun.com/jiangjunshow

               

4 命令队列的实现

       有时候我们需要将多个请求排队当一个请求发送者发送一个请求时,将不止一个请求接收者产生响应,这些请求接收者将逐个执行业务方法,完成对请求的处理。此时,我们可以通过命令队列来实现。

       命令队列的实现方法有多种形式,其中最常用、灵活性最好的一种方式是增加一个CommandQueue类,由该类来负责存储多个命令对象,而不同的命令对象可以对应不同的请求接收者,CommandQueue类的典型代码如下所示:

import java.util.*;class CommandQueue {    //定义一个ArrayList来存储命令队列 private ArrayList<Command> commands = new ArrayList<Command>();  public void addCommand(Command command) {  commands.add(command); }  public void removeCommand(Command command) {  commands.remove(command); }     //循环调用每一个命令对象的execute()方法 public void execute() {  for (Object command : commands) {   ((Command)command).execute();  } }}

       在增加了命令队列类CommandQueue以后,请求发送者类Invoker将针对CommandQueue编程,代码修改如下:

class Invoker private CommandQueue commandQueue; //维持一个CommandQueue对象的引用     //构造注入 public Invoker(CommandQueue commandQueue) {  this. commandQueue = commandQueue; }     //设值注入 public void setCommandQueue(CommandQueue commandQueue) {  this.commandQueue = commandQueue; }  //调用CommandQueue类的execute()方法 public void call() {  commandQueue.execute(); }}

       命令队列与我们常说的“批处理”有点类似。批处理,顾名思义,可以对一组对象(命令)进行批量处理,当一个发送者发送请求后,将有一系列接收者对请求作出响应,命令队列可以用于设计批处理应用程序,如果请求接收者的接收次序没有严格的先后次序,我们还可以使用多线程技术来并发调用命令对象的execute()方法,从而提高程序的执行效率。

【作者:刘伟   http://blog.youkuaiyun.com/lovelion

           

分享一下我老师大神的人工智能教程。零基础!通俗易懂!风趣幽默!还带黄段子!希望你也加入到我们人工智能的队伍中来!https://blog.youkuaiyun.com/jiangjunshow

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值