Design Pattern 3: Factory Method && Abstract Factory Pattern

Java抽象工厂实战:解决多产品族一致性创建的工程化方案 抽象工厂(Abstract Factory)是一种创建型设计模式,用于构建一组具有内在关联或相互依赖的对象,而无需指定具体类。其核心原理在于定义抽象接口封装产品族的创建逻辑,通过具体工厂实现类保障产品间的一致性与兼容性。该模式在Java工程实践中具备显著技术价值:支持运行时动态切换、降低模块耦合、提升扩展性与可测试性。典型应用场景包括多数据库适配、多支付渠道集成、跨协议设备通信及AI服务厂商切换等。尤其在Spring Boot项目中,结合构造函数注入、ObjectProvider延迟解析与参数化测试,可实现 阅读详情

工厂方法

概念

定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。
Define an interface for creating an object,but let subclasses decide which class to instantiate.Factory method lets a class defer instantiation to subclasses.

工厂方法类图
工厂方法类图

public abstract class Creator {
    /*
     * 创建一个产品对象,其输入参数类型可以自行设置
     * 通常为String、Enum、Class等,当然也可以为空
     */
    public abstract  T createProduct(Class c);
}

public class ConcreteCreator extends Creator {

    @Override
    public  T createProduct(Class c){
        Product product=null;
        try {
             product = (Product)Class.forName(c.getName()).newInstance();
        } catch (Exception e) {
            //异常处理
        }       
        return (T)product;      
    }
}

public abstract class Product {

    //产品类的公共方法
    public void method1(){
        //业务逻辑处理
    }

    //抽象方法1
    public abstract void method2();
}

public class ConcreteProduct1 extends Product {

    @Override
    public void method2() {
        //业务逻辑处理
    }
}

public class Client {

    public static void main(String[] args) {
        Creator creator = new ConcreteCreator();
        Product product = creator.createProduct(ConcreteProduct1.class);
        /*
         * 继续业务处理
         */
    }
}

示例-女娲造人工厂方法
这里写图片描述

抽象工厂模式

概念

为创建一组相关或相互依赖的对象提供一个接口,且无需指定它们的具体类。
Provide an interface for creating families of related or dependant objects without specifying their concrete classes


抽象工厂模式
抽象工厂模式类图

抽象工厂模式是工厂方法模式的升级版本,主要适用于有多种业务分类的情景。
代码中产品类与工厂方法中的类似,只是多了产品分类的概念,每种抽象产品下又分为不同的分类,其中每种具体工厂类负责生产一类的产品(继承于不同的抽象)。

public abstract class AbstractCreator {

    //创建A产品家族
    public abstract AbstractProductA createProductA();

    //创建B产品家族
    public abstract AbstractProductB createProductB();
}

public class Creator1 extends AbstractCreator {

    //只生产产品等级为1的A产品
    @Override
    public AbstractProductA createProductA() {  
        return new ProductA1();
    }

    //只生产产品等级为1的B产品
    @Override
    public AbstractProductB createProductB() {
        return new ProductB1();
    }
}

public class Creator2 extends AbstractCreator {

    //只生产产品等级为2的A产品
    @Override
    public AbstractProductA createProductA() {  
        return new ProductA2();
    }

    //只生产产品等级为2的B产品
    @Override
    public AbstractProductB createProductB() {
        return new ProductB2();
    }
}
public class Client {

    public static void main(String[] args) {
        //定义出两个工厂
        AbstractCreator creator1 = new Creator1();
        AbstractCreator creator2 = new Creator2();

        //产生A1对象
        AbstractProductA a1 =  creator1.createProductA();
        //产生A2对象
        AbstractProductA a2 = creator2.createProductA();
        //产生B1对象
        AbstractProductB b1 = creator1.createProductB();
        //产生B2对象
        AbstractProductB b2 = creator2.createProductB();

        /*
         * 然后在这里就可以为所欲为了...
         */

    }
}

参考:
《设计模式之禅》

C++多态机制深度解析:从虚函数表到设计模式实战 多态是面向对象编程的核心概念,它允许程序在运行时根据对象的实际类型调用相应的方法,实现了“一个接口,多种实现”的灵活设计。其核心原理在于虚函数表(vtable)和虚函数指针(vptr)机制,通过动态绑定将函数调用延迟到运行时决定,从而支持运行时类型识别(RTTI)和安全的向下转型。多态的技术价值在于极大地提升了代码的可扩展性和可维护性,遵循开闭原则,使得系统能够在不修改现有代码的基础上引入新功能。在应用场景上,多态广泛应用于需要处理异构对象集合的系统,如游戏引擎中的实体管理、GUI框架中的控件体系以及基于策 阅读详情

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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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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