命令模式

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命令模式

问题

Command 模式通过将请求封装到一个对象(Command) 中, 并将请求的接受者存放到
具体的 ConcreteCommand 类中(Receiver) 中, 从而实现调用操作的对象和操作的具体实现
者之间的解耦。

模式选择

Command 模式的典型结构图为:

这里写图片描述

Command 模式结构图中,将请求的接收者(处理者)放到 Command 的具体子类
ConcreteCommand 中,当请求到来时(Invoker 发出 Invoke 消息激Command 对象),ConcreteCommand 将处理请求交给 Receiver 对象进行处理。

实现

Command模式的实现很简单,这里为了方便初学者的学习和参考,将给出完整实现代码。

代码片断 1: Reciever.h

//Reciever.h
#ifndef _RECIEVER_H_
#define _RECIEVER_H_
class Reciever
{
public:
    Reciever();
    ~Reciever();
    void Action();
protected:
private:
};
#endif //~_RECIEVER_H_

代码片断 2: Reciever.cpp

//Reciever.cpp
#include "Reciever.h"
#include <iostream>
Reciever::Reciever()
{
}
Reciever::~Reciever()
{
}
void Reciever::Action()
{
    std::cout<<"Reciever action......."<<std::endl;
}

代码片断 3: Command.h

//Command.h
ifndef COMMAND_H
define COMMAND_H
class Reciever;
class Command
{
public:
    virtual ~Command();
    virtual void Excute() = 0;
protected:
    Command();
private: 
};
class ConcreteCommand:public Command
{
public:
    ConcreteCommand(Reciever* rev);
    ~ConcreteCommand();
    void Excute();
protected:
private:
    Reciever* _rev;
};
#endif //~_COMMAND_H_

代码片断 4: Command.cpp

//Command.cpp
#include "Command.h"
#include "Reciever.h"
#include <iostream>
Command::Command()
{
}
Command::~Command()
{
}
void Command::Excute()
{
}
ConcreteCommand::ConcreteCommand(Reciever* rev)
{
    this->_rev = rev;
}
ConcreteCommand::~ConcreteCommand()
{
    delete this->_rev;
}
void ConcreteCommand::Excute()
{
    _rev->Action();
    std::cout<<"ConcreteCommand..."<<std::endl;
}

代码片断 5: Invoker.h

//Invoker.h
#ifndef _INVOKER_H_
#define _INVOKER_H_
class Command;
class Invoker
{
public:
    Invoker(Command* cmd);
    ~Invoker();
    void Invoke();
protected:
private:
    Command* _cmd;
};
#endif //~_INVOKER_H_

代码片断 6: Invoker.cpp

//Invoker.cpp
#include "Invoker.h"
#include "Command.h"
#include <iostream>
Invoker::Invoker(Command* cmd)
{
    _cmd = cmd;
}
Invoker::~Invoker()
{
    delete _cmd;
}
void Invoker::Invoke()
{
    _cmd->Excute();
}

代码片断 7: main.cpp

//main.cpp
#include "Command.h"
#include "Invoker.h"
#include "Reciever.h"
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc,char* argv[])
{
    Reciever* rev = new Reciever();
    Command* cmd = new ConcreteCommand(rev);
    Invoker* inv = new Invoker(cmd);
    inv->Invoke();
    return 0;
}

代码说明
Command 模式在实现的实现和思想都很简单,其关键就是将一个请求封装到一个类中(Command), 再提供处理对象(Receiver),最后 Command 命令由Invoker 激活。 另外, 我们可以将请求接收者的处理抽象出来作为参数传给Command 对象, 实际也就是回调的机制(Callback) 来实现这一点,也就是说将处理操作方法地址(在对象内部)通过参数传递给Command 对象, Command 对象在适当的时候(Invoke 激活的时候) 再调用该函数。 这里就要用到 C++中的类成员函数指针的概念, 为了方便学习, 这里给出一个简单的实现源代码供参考:

代码片断 1: Reciever.h

//Reciever.h
#ifndef _RECIEVER_H_
#define _RECIEVER_H_
class Reciever
{
public:
    Reciever();
    ~Reciever();
    void Action();
protected:
private:
};
#endif //~_RECIEVER_H_

代码片断 2: Reciever.cpp

//Reciever.cpp
#include "Reciever.h"
#include <iostream>
Reciever::Reciever()
{
}
Reciever::~Reciever()
{
}
void Reciever::Action()
{
    std::cout<<"Reciever action......."<<std::endl;
}

代码片断 3: Command.h

//Command.h
#ifndef _COMMAND_H_
#define _COMMAND_H_
template <class Reciever>
class SimpleCommand:public Command
{
public:
typedef void (Reciever::* Action)();
SimpleCommand(Reciever* rev,Action act)
{
_rev = rev;
_act = act;
}
virtual void Excute()
{
(_rev->* _act)();
}
~SimpleCommand()
{
delete _rev;
}
protected:
private:
Reciever* _rev;
Action _act;
};
#endif //~_COMMAND_H_

代码片断 4: main.cpp

//main.cpp
#include "Command.h"
#include "Reciever.h"
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int arc,char* argv[])
{
Reciever* rev = new Reciever();
Command* cmd = new
SimpleCommand<Reciever>(rev,&Reciever::Action);
cmd->Excute();
return 0;
}

注意到上面通过模板的方式来参数化请求的接收者, 当然是为了简单演示。 在复杂的情况下我们会提供一个抽象 Command 对象, 然后创建 Command 的子类以支持更复杂的处理。

讨论
Command 模式的思想非常简单,但是 Command 模式也十分常见,并且威力不小。实际上, Command 模式关键就是提供一个抽象的 Command 类, 并将执行操作封装到 Command类接口中, Command 类中一般就是只是一些接口的集合,并不包含任何的数据属性(当然在示例代码中, 我们的 Command 类有一个处理操作的 Receiver 类的引用, 但是其作用也仅仅就是为了实现这个 Command 的 Excute 接口)。 这种方式在是纯正的面向对象设计者最为鄙视的设计方式, 就像 OO 设计新手做系统设计的时候, 仅仅将 Class 作为一个关键字, 将C 种的全局函数找一个类封装起来就以为是完成了面向对象的设计。
但是世界上的事情不是绝对的, 上面提到的方式在 OO 设计种绝大部分的时候可能是一个不成熟的体现,但是在 Command 模式中却是起到了很好的效果。主要体现在:
1) Command 模式将调用操作的对象和知道如何实现该操作的对象解耦。在上面Command 的结构图中, Invoker 对象根本就不知道具体的是那个对象在处理 Excute操作(当然要知道是 Command 类别的对象,也仅此而已)。
2) 在 Command 要增加新的处理操作对象很容易,我们可以通过创建新的继承自Command 的子类来实现这一点。
3) Command 模式可以和 Memento 模式结合起来,支持取消的操作。

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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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