观察者模式

本文深入介绍了观察者模式的概念、结构及其实现方式,并通过实例演示了如何使用Java内置的观察者模式API。此外,还讨论了推模型和拉模型的区别。

观察者模式,是对象行为型模式中的一种。观察者模式的主旨是定义对象间的一种一对多的依赖关系,当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新。

观察者模式也可以称为发布/订阅模式,发布者发布信息,订阅者获取信息,订阅了就能收到信息,没订阅就收不到信息。

观察者模式提供了一种对象设计,让主题和观察者之间耦合度降得很低,为什么呢?关于观察者的一切,主题只知道观察者实现了Observer接口,并不需要观察者具体的类是谁,做了什么或者其他细节.

结构

观察者模式的类结构关系如下:
这里写图片描述

可以看到,该模式包含四个角色

抽象被观察者角色:也就是一个抽象主题,它把所有对观察者对象的引用保存在一个集合中,每个主题都可以有任意数量的观察者。抽象主题提供一个接口,可以增加和删除观察者角色。一般用一个抽象类和接口来实现。
抽象观察者角色:为所有的具体观察者定义一个接口,在得到主题通知时更新自己。
具体被观察者角色:也就是一个具体的主题,在集体主题的内部状态改变时,所有登记过的观察者发出通知。
具体观察者角色:实现抽象观察者角色所需要的更新接口,一边使本身的状态与制图的状态相协调。
JDK对观察者模式的支持

Java中已经提供了观察者模式的实现,我们不需要再定义观察者和目标接口(被观察者),可以继承Observable类实现被观察者目标对象,实现Observer接口完成具体的观察者对象。而且Observable类中的addObserver、deleteObserver、notifyObservers等方法已经帮我们考虑了线程同步的问题,这样更安全。
Observer:


public synchronized void addObserver(Observer o) {
    if (o == null)
        throw new NullPointerException();
    if (!obs.contains(o)) {
        obs.addElement(o);
    }
}

public synchronized void deleteObserver(Observer o) {
    obs.removeElement(o);
}

public void notifyObservers(Object arg) {     
    Object[] arrLocal;
    synchronized (this) {
        //判断标识状态是否改变,默认为false        
        if (!changed)
            return;
        arrLocal = obs.toArray();
        clearChanged();
    }
    for (int i = arrLocal.length-1; i>=0; i--)
        ((Observer)arrLocal[i]).update(this, arg);
}

/**
 * Marks this <tt>Observable</tt> object as having been changed; the
 * <tt>hasChanged</tt> method will now return <tt>true</tt>.
 */
protected synchronized void setChanged() {
    changed = true;
}

具体被观察者:

public class Subject extends Observable {
    private int count=0;

    public int getCount() {
        return count;
    }

    public void setCount(int count) {
        this.count = count;
        //改变标识状态
        super.setChanged();
    }
}

具体观察者:

public class ObserverImpl implements Observer {
    @Override
    public void update(Observable o, Object arg) {
        System.out.println("update.......");
        //如果arg不为null,被观察者对象向观察者推送主题的详细信息
        System.out.println(arg);

        //从主题对象中"拉取"所需要的数据
        Subject sub=(Subject)o;
        System.out.println(sub.getCount());
    }
}

测试类:

public class ObserverDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Subject subject = new Subject();
        Observer observer = new ObserverImpl();
        subject.addObserver(observer);
        subject.setCount(5);
        subject.notifyObservers("calling");
    }
}

//输出
update.......
calling
5
推模型和拉模型

观察者模式根据其侧重的功能还可以分为推模型和拉模型
推模型:被观察者对象向观察者推送主题的详细信息,不管观察者是否需要,推送的信息通常是主题对象的全部或部分数据。一般这种模型的实现中,会把被观察者对象中的全部或部分信息通过update的参数传递给观察者[update(Object obj) ]。
拉模型:被观察者在通知观察者的时候,只传递少量信息。如果观察者需要更具体的信息,由观察者主动到被观察者对象中获取,相当于是观察者从被观察者对象中拉数据。一般这种模型的实现中,会把被观察者对象自身通过update方法传递给观察者[update(Observable observable ) ],这样在观察者需要获取数据的时候,就可以通过这个引用来获取了。

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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