13、复合模式在表单验证与图像画廊中的应用

复合模式在表单验证与图像画廊中的应用

1. 表单验证示例

1.1 问题提出

在工作中遇到一个新项目,需要创建一个表单,其值可以保存、恢复和验证。然而,表单中的元素内容和数量完全未知,且不同用户看到的表单可能不同。传统的与特定表单字段紧密耦合的验证函数无法满足需求,此时复合模式就派上用场了。

1.2 表单元素分析

表单的基本构建块可分为复合元素和叶子元素:
- 叶子元素 :用户输入数据的字段,如 input select textarea 标签。
- 复合元素 fieldset 标签将相关字段组合在一起,而表单本身处于顶层。

1.3 复合关系说明

复合元素与子元素之间是 “HAS - A” 关系,而非 “IS - A” 关系。例如,表单包含字段集,字段集包含字段,但字段不是字段集的子类。

1.4 实现思路

为了实现表单的模块化,使表单在未来可以随时扩展而无需重新编写保存和验证函数,我们将保存和验证方法绑定到每个字段本身。但要同时对所有字段执行这些操作,使用复合模式可以简化代码。

1.5 代码实现

1.5.1 定义接口
var Composite = new Interface('Composite', ['a
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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