一些框架设计上的相关点(持续更新)

本文探讨了抽象类与接口的区别,包括它们的应用场景、代码重用性和可扩展性。同时,文章还分析了组合与继承的优劣,并指出了多用组合、少用继承的原因。

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一、抽象与接口的区别

从架构层面考虑他们的区别。

1、接口是对特定行为的抽象,抽象类是对一类事物的抽象(描述某类事物)。

抽象类,常用于类别,可抽象出来的类别:人、植物、学生、动漫等,种类可大可小,但都是某一类。

接口,常用于说明某一种属性,比如飞、叫、跑、爆炸等,不限于种类,有太多不同种类的事物都可以有这些属性。

2、可重用性的角度

抽象类中可以有实现了的方法,这部分方法被子类共享,代码重用。

接口,只声明不实现,直接继承接口的每一个子类强制独立实现,代码不能重用(压根就不是这个方向)。

3、可扩展性

抽象类是单继承,可以直接扩展方法,但是会影响到全部子类,子类继承过来后,可以选择是否重写。

接口是多继承。

二、组合与继承的思考

继承的危害:

1、子类继承了父类中很多不必要的方法,这些方法如果不重写,就会存在使用上的隐患。

2、破坏单一职责的原则。子类在使用时,可能存在的大量不必要方法干扰使用。

3、子类的数量快速膨胀。

适配器模式清晰地是使用了组合模式。实现接口的同时,内置组合了其他功能类,而不是采用继承。

发现:组合可以解决多继承的问题。

为什么说多用组合,少用继承?


错误处理:

1、内部上抛。问题是如果内部流程多,错误种类多,则上层并不清楚抛回来的错误是什么级别的,导致处理的形式死板化。如是否要打印日志,要么都打印,要么都不打印,不能粒度化控制。解决办法只能是使用错误码进行级别的分类。

2、内部消化。即内部自身是知道错误的级别,直接做对应处理,如是否需要打印日志。问题是嵌入较深,上层的管理较弱,要求每个具体业务人员都要清楚不同错误种类的处理方式。


内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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