门面模式

本文介绍了一个使用门面模式简化子系统间通信的例子。通过创建一个SecurityFacade类来集中管理多个子系统(如摄像头、灯光和传感器)的操作,使得外部系统能够更简便地与这些子系统交互。展示了如何通过激活和停用门面对象来统一控制所有子系统的状态。

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外部系统与一个子系统的通信必须通过一个统一的门面对象进行。门面模式的用意是为了为子系统提供一个集中化和简单化的沟通管道,而不能向子系统加入新的行为。

 

/**
 * 子系统角色
 */
public class Camera {

    public void turnOn(){
        System.out.println("turning on the camera");
    }
    
    public void turnOff(){
        System.out.println("turning off the camera");
    }
    
    public void rotate(int degrees){
        System.out.println("rotating the camera by " + degrees);
    }
}

 

/**
 * 子系统角色
 */
public class Light {

    public void turnOn(){
        System.out.println("turning on the light");
    }
    
    public void turnOff(){
        System.out.println("turning off the light");
    }
    
    public void changeBulb(){
        System.out.println("change the light-bulb");
    }
}

 

/**
 * 子系统角色
 */
public class Sensor {

    public void activate(){
        System.out.println("activating the sensor");
    }
   
    public void deactivate(){
        System.out.println("deactivating the sensor");
    }
    
    public void trigger(){
        System.out.println("the sensor has been triggered");
    }
}

 

/**
 * 门面角色
 */
public class SecurityFacade {

    private Camera camera1 = new Camera(),camera2 = new Camera();
    private Light light1 = new Light(),light2 = new Light();
    private Sensor sensor = new Sensor();
    
    public void activate(){
        camera1.turnOn();
        camera2.turnOn();
        light1.turnOn();
        light2.turnOn();
        sensor.activate();
    }
    
    public void deactivate(){
        camera1.turnOff();
        camera2.turnOff();
        light1.turnOff();
        light2.turnOff();
        sensor.deactivate();
    }
}

 

public class Client {

    private static SecurityFacade security = new SecurityFacade();
    public static void main(String[] args) {
        security.activate();
        security.deactivate();
    }
}

 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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