外观模式

SNAP计算哨兵二号的叶面积指数(LAI) 对于哨兵二号数据以及LANDSAT8数据,SNAP提供已经集成好的模块计算LAI。在Optical->Thematic Land Processing->Biopyhsical Processor目录下面。 对于经过Sen2Cor处理好的数据,需经过重采样才可进行计算。重采样工具在Raster->Geometric->Resampling。 如果选择Biopyhsical Processor S2_10m进行计算,需要将所有的波段都重采样为10米(哨兵二号的第二波段为10米,可据此波 阅读详情

外观模式

外观模式(Facade Pattern)隐藏系统的复杂性,并向客户端提供了一个客户端可以访问系统的接口。这种类型的设计模式属于结构型模式,它向现有的系统添加一个接口,来隐藏系统的复杂性。这种模式涉及到一个单一的类,该类提供了客户端请求的简化方法和对现有系统类方法的委托调用

介绍

意图:

  • 为子系统中的一组接口提供一个一致的界面,外观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

主要解决:

  • 降低访问复杂系统的内部子系统时的复杂度,简化客户端与之的接口

何时使用:

  • 客户端不需要知道系统内部的复杂联系,整个系统只需提供一个"接待员"即可
  • 定义系统的入口

如何解决:

  • 客户端不与系统耦合,外观类与系统耦合

关键代码:

  • 在客户端和复杂系统之间再加一层,这一层将调用顺序、依赖关系等处理好

应用实例:

  • JAVA 的三层开发模式

优点:

  • 减少系统相互依赖
  • 提高灵活性
  • 提高了安全性

缺点:

  • 不符合开闭原则,如果要改东西很麻烦,继承重写都不合适

使用场景:

  • 为复杂的模块或子系统提供外界访问的模块
  • 子系统相对独立
  • 预防低水平人员带来的风险

注意事项:

  • 在层次化结构中,可以使用外观模式定义系统中每一层的入口

实现

我们将创建一个 Shape 接口和实现了 Shape 接口的实体类。下一步是定义一个外观类 ShapeMaker。ShapeMaker 类使用实体类来代表用户对这些类的调用。FacadePatternDemo,我们的演示类使用 ShapeMaker 类来显示结果
在这里插入图片描述

  1. 创建一个接口
    //Shape.java
    public interface Shape {
       void draw();
    }
  1. 创建实现接口的实体类
    //Rectangle.java
    public class Rectangle implements Shape {

       @Override
       public void draw() {
          System.out.println("Shape: Rectangle");
       }
    }

    //Circle.java
    public class Circle implements Shape {

       @Override
       public void draw() {
          System.out.println("Shape: Circle");
       }
    }

    //Square.java
    public class Square implements Shape {

       @Override
       public void draw() {
          System.out.println("Square::draw()");
       }
    }
  1. 创建一个外观类
    //ShapeMaker.java
    public class ShapeMaker {
       private Shape circle;
       private Shape rectangle;
       private Shape square;

       public ShapeMaker() {
          circle = new Circle();
          rectangle = new Rectangle();
          square = new Square();
       }

       public void drawCircle(){
          circle.draw();
       }
       public void drawRectangle(){
          rectangle.draw();
       }
       public void drawSquare(){
          square.draw();
       }
    }
  1. 使用该外观类画出各种类型的形状
    //FacadePatternDemo.java
    public class FacadePatternDemo {
       public static void main(String[] args) {
          ShapeMaker shapeMaker = new ShapeMaker();

          shapeMaker.drawCircle();
          shapeMaker.drawRectangle();
          shapeMaker.drawSquare();
       }
    }
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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")

外观模式介绍

外观模式为子系统中的一组接口提供统一的接口。它定义了一个更高级别的接口,使子系统更易于使用。是一种通过为多个复杂的子系统提供一个一致的接口,而使这些子系统更加容易被访问的模式。该模式对外有一个统一接口,外部应用程序不用关心内部子系统的具体的细节,这样会大大降低应用程序的复杂度,提高了程序的可维护性。今天我们就来介绍下外观模式。

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外观模式 外观模式(Facade Pattern),也叫过程模式。它为子系统中的一组接口提供了一个一致的界面,此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。 外模模式通过定义一个一致的接口,用以屏蔽内部子系统的细节,使得调用只需跟这个高层接口发生调用,而不需关心这个子系统的内部细节。 外观模式的三个角色 外观类(Facade): 为调用端提供统一的调用接口, 外观类知道哪些子系统负责处理请求,从而将调用端的请求代 理给适当子系统对象。 调用者(Client): 外观接口的调用者。 子系统的

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