深入理解JavaScript系列(27):设计模式之建造者模式

本文介绍了建造者模式的应用场景,即在软件系统中构建复杂对象的需求。通过实例展示了如何利用建造者模式实现职责分离,使构建过程与具体部件解耦。

介绍

在软件系统中,有时候面临着“一个复杂对象”的创建工作,其通常由各个部分的子对象用一定的算法构成;由于需求的变化,这个复杂对象的各个部分经常面临着剧烈的变化,但是将它们组合在一起的算法确相对稳定。如何应对这种变化?如何提供一种“封装机制”来隔离出“复杂对象的各个部分”的变化,从而保持系统中的“稳定构建算法”不随着需求改变而改变?这就是要说的建造者模式。

建造者模式可以将一个复杂对象的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。也就是说如果我们用了建造者模式,那么用户就需要指定需要建造的类型就可以得到它们,而具体建造的过程和细节就不需要知道了。

正文

这个模式相对来说比较简单,先上代码,然后再解释

function getBeerById(id, callback) {
    // 使用ID来请求数据,然后返回数据.
    asyncRequest('GET', 'beer.uri?id=' + id, function (resp) {
        // callback调用 response
        callback(resp.responseText);
    });
}

var el = document.querySelector('#test');
el.addEventListener('click', getBeerByIdBridge, false);

function getBeerByIdBridge(e) {
    getBeerById(this.id, function (beer) {
        console.log('Requested Beer: ' + beer);
    });
}

根据建造者的定义,表相即是回调,也就是说获取数据以后如何显示和处理取决于回调函数,相应地回调函数在处理数据的时候不需要关注是如何获取数据的,同样的例子也可以在jquery的ajax方法里看到,有很多回调函数(比如success, error回调等),主要目的就是职责分离。

同样再来一个jQuery的例子:

$('<div class= "foo"> bar </div>');

我们只需要传入要生成的HTML字符,而不需要关系具体的HTML对象是如何生产的。

总结

建造者模式主要用于“分步骤构建一个复杂的对象”,在这其中“分步骤”是一个稳定的算法,而复杂对象的各个部分则经常变化,其优点是:建造者模式的“加工工艺”是暴露的,这样使得建造者模式更加灵活,并且建造者模式解耦了组装过程和创建具体部件,使得我们不用去关心每个部件是如何组装的。

参考:http://www.cnblogs.com/feipeng/archive/2007/03/12/671932.html

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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