模板方法模式

模板方法:定义了一个算法的步骤,并允许子类为一个或者多个步骤提供实现

 

我们以泡茶喝咖啡为例子:

 

public class Coffee{
    public void prepareRecipe(){
       boilWater();
	   brewCoffeeGrinds();
	   pourInCup();
	   addSugarAndMilk();
    }
    public void boilWater(){
		System.out.println("将水煮沸");
	}
	public void brewCoffeeGrinds(){
		System.out.println("冲咖啡");
	}
	public void pourInCup(){
		System.out.println("将咖啡倒进杯子里");
	}
	public void addSugarAndMilk(){
		System.out.println("加上一些调料");
	}
}

 

public class Tea{
    public void prepareRecipe(){
        boilWater();
	steepTeaBug();
	pourInCup();
	addLemon();
    }
    public void boilWater(){
	System.out.println("将水煮沸");
    }
    public void steepTeaBug(){
         System.out.println("浸泡茶叶");
    }
    public void pourInCup(){
        System.out.println("将茶倒进杯子里");
    }
    public void addLemon(){
	System.out.println("加上柠檬");
    }
}

 我们可以看出来,他们俩的代码算法上其实差不多,都定义了一系列的冲泡步骤,所以代码就有重复问题了。

 

我们该如何提取了。

首先boidWater()和pourInCup()两者之间都是一样的,但是在冲泡喝加入调料的时候不一样,那我们就抽取出来提炼成一个父类,然后不同部分的具体实现由子类去完成:

 

public abstract class Beverage(){
	public final void prepareRecipe(){ 
		boidWater();
		brew();
		pourInCup();
		addCondiments();
	}
}

public abstract void brew();
public abstract void addCondiments();

public void boilWater(){
	System.out.println("将水煮沸");
}

public void pourInCup(){
	System.out.println("将茶倒进杯子里");
}

 具体的实现由子类来完成:

 

 

public class Tea{
    public void prepareRecipe(){
	brew();
	addCondiments();
    }

    public void brew(){
	System.out.println("浸泡茶叶");
    }

    public void addCondiments(){
	  System.out.println("加上柠檬");
    }
}

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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