一种系统化创建单例的方法

27、商业信息系统探索的系统化方法 本文探讨了商业信息系统(BIS)探索的系统化方法,涵盖分析方法与系统化方法的对比、系统的定义、复杂性挑战以及组织系统的演变。文章介绍了从机械论到社会文化视角的组织模型转变,并提出应对复杂性的策略,强调BIS与企业战略的深度融合。结合一般系统理论的10个原则,阐述了BIS未来在智能化、云计算、区块链和生态化方面的发展趋势,并通过实际案例展示了企业信息系统的成功转型路径。 阅读详情

最近在做一些重构的事情,为了能够写出更具有「系统性」的代码,狂补 JS 语言相关的知识,今天给大家分享一种创建通用型单例模型的方法。

你可能这样写过单例:

var Singletion = function(name) {
    this.name = name;
    this.instance = null;
}
Singletion.getInstance = function(name) {
    if (!this.instance) {
        this.instance = new Singletion(name);
    }
    return this.instance;
}
let sing1 = Singletion.getInstance('suyan');
let sing2 = Singletion.getInstance('lefex');
console.log(sing1, '= sing1');
console.log(sing2, '= sing2');
console.log(Singletion.instance, '= Singletion.instance');
console.log('sing1 === sing2 ?', sing1 === sing2); // true

这种做法是最初级的做法,由于 Singletion 是在全局声明的一个类(其实是一个函数,不多说),每次调用 getInstance 来创建一个实例。在创建实例之前先判断是否已经创建了实例,如果创建过则直接返回给调用者。由于 JS 执行时是单线程的,这里忽略多线程的情况。

还有一种升级版,利用闭包的特性来创建一个单例:

Singletion.getInstance = (function(name){
    var instance = null;
    return function(name) {
        if (!instance) {
            instance = new Singletion(name);
        }
        return instance;
    }
})();
let sing1 = Singletion.getInstance('suyan');
let sing2 = Singletion.getInstance('lefex');
console.log(sing1, '= sing1');
console.log(sing2, '= sing2');
console.log(Singletion.instance, '= Singletion.instance');
console.log('sing1 === sing2 ?', sing1 === sing2); // true

当调用 Singletion.getInstance 时,它是一个自执行函数,会立即返回的一个函数,然后在加个 ('suyan') 即调用了这个函数,即 Singletion.getInstance('suyan') 这句话的意思。这种做法与例 1 不同的是,创建的实例变量保存到了闭包中。

上面这种方式,不够系统化,如果想创建一个其它类型的单例,不得不照猫画虎,继续来一遍。那就写一种更通用的方案,声明一个函数 createSingnal ,它只负责创建一个单例,保证创建的实例唯一,至于如何创建实例,创建什么样的实例交给它的参数 fn 来进行处理,这样更符合单一职责原则。「是不是更系统化」。

function createSingnal(fn) {
    var singnal = null;
    return function() {
        if (!singnal) {
            singnal = fn.apply(this, arguments);
        }
        return singnal;
    };
}

假如想创建一个 Person 的单例,我们可以这样写。下面的例子中,自始至终只创建了一个 Person 类。

let Person = function(name) {
    this.name = name;
}
var createPerson = function() {
    console.log('Call only once!');
    let suyan = new Person('suan');
    return suyan;
}


var createPersonSingnal = createSingnal(createPerson);
let suyan = createPersonSingnal();
let lefex = createPersonSingnal();
console.log(suyan);
console.log(lefex);
console.log(suyan === lefex);

假如想创建一个 Animal 的单例,我们可以这样写。

let Animal = function(name) {
    this.name = name;
}
var createAnimal = function() {
    console.log('Call only once!');
    let suyan = new Animal('dog');
    return suyan;
}


var createAnimalSingnal = createSingnal(createAnimal);
let dog1 = createAnimalSingnal();
let dog2 = createAnimalSingnal();
console.log(dog1);
console.log(dog2);
console.log(dog1 === dog2);

是不是觉得很爽,轻松创建一个单例。大家加油!


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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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lefex
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