java 设计模式 1

单例模式:保证一个类仅有一个实例,并且提供一个访问它的全局访问点。

实现方式:
a: 懒汉模式 (同步问题要注意)
public class Singleton{
private static Singleton instance =new Singleton();
private Singleton()
{}
public static Singleton getInstance()
{
return instance;
}
}
b: 饿汉模式
public class Singleton{
private static Singleton instance =null;
private Singleton()
{}
public static synchronized Singleton getInstance()
{
if(instance==null)
instance = new Singleton();
return instance;
}
}

工厂模式: 主要为创建对象提供过渡接口。

>简单工厂模式(静态工厂方法模式):
组成部分:
a . 具体工厂角色: 正常商业逻辑及判断。
b . 抽象产品角色: 它是具体产品实现的接口。
c . 具体产品角色: 工厂类创建的对象就是此角色实例。
interface Car {
public void driver();
}

class Ben implements Car {

public void driver() {
System.out.println("Ben is Running!!!");
}

}

class Bwn implements Car {

public void driver() {
System.out.println("Bwn is Running!!!");
}
}
class Drive
{
public static Car DriverCar(String s) throws Exception
{
if(s.equals("ben"))
{
return new Ben();
}
if(s.equals("bwn"))
{
return new Bwn();
}
else
throw new Exception();
}
}
public class SimpleFactory {

public static void main(String[] args) {
try{
Car d=Drive.DriverCar("ben");
d.driver();
}catch(Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}

> 工厂方法模式:去掉简单工厂模式中工厂方法的静态属性,使得它可以被子类继承。
a . 抽象工厂角色
b .具体工厂角色
c .抽象产品角色
d . 具体产品角色
使用工厂方法模式:
1> . 当客户程序不需要知道要使用对象的创建过程。
2> . 客户程序使用的对象存在变动的可能,或者根本就不知道使用哪一个具体的对象。
interface Car1
{
public void driver();
}
class Ben1 implements Car1
{
public void driver() {
System.out.println("Ben is Running !!!");
}
}
class Bwn1 implements Car1
{
public void driver()
{
System.out.println("Bwn is Running!!!!");
}
}
interface Drive1 {
public Car1 drivers();
}
class BenDrive1 implements Drive1
{
public Car1 drivers()
{
return new Ben1();
}
}
class BwnDrive1 implements Drive1
{
public Car1 drivers()
{
return new Bwn1();
}
}

public class FactoryMethod {

public static void main(String[] args) {
Drive1 d=new BenDrive1();
Car1 car=d.drivers();
car.driver();
}
}
> 抽象工厂模式: 给用户创建一个接口,可以创建多个产品族中的产品对象。
使用条件: 系统中有多个产品族,而且系统一次只能消费其中的一族产品。
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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