设计模式之适配器模式(Adapter)

本文介绍了适配器模式(Adapter),一种使原本接口不兼容的类能够协同工作的设计模式。通过内部包装一个适配器对象,将源接口转换为目标接口,从而实现类之间的协作。适用于后期维护或使用现有类但接口不符合需求的情况。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

设计模式之适配器模式(Adapter):

将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。Adapter模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。

适配器模式(Adappter)结构图:


源代码:

Target(这是客户所期待的接口,目标是可以是具体的或者抽象的类,也可以是接口)

class Target{
	public void Request(){
		System.out.println("普通请求!");
	}
}

Adaptee(需要适配的类)

class Adaptee{
	public void SpecificRequest(){
		System.out.println("特殊请求!");
	}
}

Adapter(通过在内部包装一个adaptee对象,将源接口转换成目标接口)

class Adapter extends Target{
	private Adaptee adaptee = new Adaptee();
	@Override
	public void Request(){
		adaptee.SpecificRequest();
	}
}

客户端代码:

public class test{
	public static void main(String[] args){
		Target target = new Adapter();
		target.Request();
	}
}

适配器模式的应用场景:

在想使用一个已经存在的类时,它的方法和你要求的不相同时,就应该考虑用适配器。一般在后期维护时,在双方都不太容易修改的时候再使用适配器模式。





内容概要:该论文聚焦于6G通信中20-100GHz频段的电磁场(EMF)暴露评估问题,提出了一种基于自适应可重构架构神经网络(RAWA-NN)的预测框架。该框架通过集成权重分析模块和优化模块,能够自动优化网络超参数,显著减少训练时间。模型使用70%的前臂数据进行训练,其余数据用于测试,并用腹部和股四头肌数据验证模型泛化能力。结果显示,该模型在不同参数下的相对差异(RD)在前臂低于2.6%,其他身体部位低于9.5%,可有效预测皮肤表面的温升和吸收功率密度(APD)。此外,论文还提供了详细的代码实现,涵盖数据预处理、权重分析模块、自适应优化模块、RAWA-NN模型构建及训练评估等内容。 适合人群:从事电磁兼容性研究、6G通信技术研发以及对神经网络优化感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①研究6G通信中高频段电磁暴露对人体的影响;②开发更高效的电磁暴露评估工具;③优化神经网络架构以提高模型训练效率和预测精度。 其他说明:论文不仅提出了理论框架,还提供了完整的代码实现,方便读者复现实验结果。此外,论文还讨论了未来的研究方向,包括扩展到更高频段(如300GHz)的数据处理、引入强化学习优化超参数、以及实现多物理场耦合的智能电磁暴露评估系统。建议读者在实际应用中根据具体需求调整模型架构和参数,并结合真实数据进行验证。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值