结构型-代理模式

长期换衣行人重识别(Long-Term Clothes-Changing Person Reid)数据集汇总 长期换衣行人重识别任务中目前常用的数据集总览目前换衣数据集的主要问题数据集换衣/总体情况集统计DeepChange(2021)LaST(2021)COCAS(2020)VC-Clothes(2020)LTCC(2020)PRCC(2019)Celebrities-reID(2019) 总览 在长期换衣行人重识别的任务当中,数据集的获取(尤其是对于学术环境下)是一个难点,主要的困难有以下几点: 采集大规模的数据集比较困难。 采集不同的衣服的数据集比较困难。 采集不同衣服不同角度的数据集比较困难。 目前也有 阅读详情

解决什么问题

当需要在不修改一个类的前提下,对类的方法进行功能增强时,就需要使用代理模式。或者说 通过引入代理类来给原始类附加功能

 

应用场景

代理模式常用在业务系统中开发一些非功能性需求,比如:监控、统计、鉴权、限流、事务、幂等、日志。我们将这些附加功能与业务功能解耦,放到代理类统一处理,让程序员只需要关注业务方面的开发。除此之外,代理模式还可以用在 RPC、缓存等应用场景中。

 

如何实现的

静态代理,代理类

// 原始类

public class User {

 

    public String login(String userId) {

        // to do things

        // ......

        return "登录成功";

    }

 

}

// 代理类 继承 原始类

public class UserProxy extends User {

 

    @Override

    public String login(String userId) {

        long startTime = System.currentTimeMillis();

 

        // 调用父类方法

        String str = super.login(userId);

 

        long endTime = System.currentTimeMillis();

        if (endTime - startTime > 20) {

            // 打印报警日志,登录操作耗时过长

        }

 

        return str;

    }

}

// 如何使用

public static void main(String[] args) {

    User user = new UserProxy();

    user.login("123456");

}

静态代理,代理接口

// 接口

public interface UserInterface {

    public String login(String userId);

}

// 原始类

public class User implements UserInterface{

    @Override

    public String login(String userId)  {

        // to do things

        // ......

        return "登录成功";

    }

}

// 代理类

public class UserProxy implements UserInterface {

    private User user;

 

    public UserProxy(User user) {

        this.user = user;

    }

 

    @Override

    public String login(String userId) {

        long startTime = System.currentTimeMillis();

 

        // 调用原始类方法

        String str = user.login(userId);

 

        long endTime = System.currentTimeMillis();

        if (endTime - startTime > 20) {

            // 打印报警日志,登录操作耗时过长

        }

 

        return str;

    }

}

// 如何使用

public static void main(String[] args) {

    UserInterface user = new UserProxy(new User());

    user.login("123456");

}

动态代理,代理接口

Java语言提供了支持动态代理的功能,但是只能基于接口。

// 原始类,注意原始类必须 implements 接口

public class User implements UserInterface {

    @Override

    public String login(String userId) {

        // to do things

        try {

            Thread.sleep(1000);

        } catch (InterruptedException e) {

            e.printStackTrace();

        }

        return "登录成功";

    }

}

 

 

// 动态代理类

import java.lang.reflect.InvocationHandler;

import java.lang.reflect.Method;

 

public class DynamicProxyUser implements InvocationHandler {

    // obj 为原始类对象

    private Object obj;

 

    public DynamicProxyUser(Object obj) {

        this.obj = obj;

    }

 

    @Override

    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {

        long startTime = System.currentTimeMillis();

 

        Object result = method.invoke(obj, args);

 

        long endTime = System.currentTimeMillis();

        if (endTime - startTime > 20) {

            // 打印报警日志,登录操作耗时过长

            System.out.println(method.toGenericString() + "; cast too long time");

        }

        return result;

    }

}

 

 

// 如何使用

import com.lp.proxy.staticx.User;

import com.lp.proxy.staticx.UserInterface;

import java.lang.reflect.Proxy;

 

public class Test {

    public static void main(String[] args) {

        // 创建中介类实例

        DynamicProxyUser dynamicProxy = new DynamicProxyUser(new User());

        // 获取代理类实例sell

        UserInterface sell = (UserInterface)(Proxy.newProxyInstance(UserInterface.class.getClassLoader(), new Class[] {UserInterface.class}, dynamicProxy));

        // 通过代理类对象调用代理类方法,实际上会转到invoke方法调用

        sell.login("123456");

    }

}

动态代理,代理类

可以使用 cglib 代理类,而无需继承原始类

K8s-K8s部署Zookeeper+Kafka+ELFK+持久化数据 K8s环境下容器化部署`Zookeeper+Kafka+ELFK`日志收集系统 阅读详情

相关推荐

Ansys Lumerical 启动时出现 Error: Could not connect to Ansys license server specified at 1055@ 的一种解决办法

考虑到 2020 版的时候是直接在全局变量里指定具体地址,但是 2024 版本是写成 1055@localhost ,并且之后在站里搜相关 Ansys 的问题都指向 1055 端口被占用,虽然问题不一样,但是本着死马当活马医,就按照。我最近在跑超透镜结构,听说2024版本现在有GPU加速可以用,就把Lumerical从2020升到2024版本,结果发现一开头的破解办法完全不一样了。一开始安装的时候以为2020没有删干净,导致2024版的安装一直锁着目标地址,解决办法参考。的办法来操作,在关闭了。

qq_51404184的博客 5762

结构型模型之-代理模式(proxyPattern)

结构型模型之-代理模式(proxyPattern) 参考网址:https://www.runoob.com/design-pattern/proxy-pattern.html 1 代理模式简介 代理模式主要是用中间层控制原生对象的访问 和装饰器模式的区别:装饰器模式为了增强功能,而代理模式是为了加以控制。 2 代理模式图解 3 代理模式简单实现 3.1 代码组成类 Image ProxyImage RealImage TestProxy 3.2 具体代码 Image package com.sh

shufangreal的博客 331

时空图神经网络实战:T-GCN在交通流量预测中的深度解析

本文深度解析了时空图神经网络T-GCN在交通流量预测中的实战应用。通过结合图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU),T-GCN有效捕捉交通数据的时空依赖性,相比传统方法降低30%以上预测误差。文章详细介绍了T-GCN的核心技术、工程实践和优化策略,为智能交通系统提供有力工具。

weixin_29038537的博客 268

结构型模式之代理模式

在代理模式(Proxy Pattern)中,一个类代表另一个类的功能。这种类型的设计模式属于结构型模式。 介绍 代理主要由三部分组成: 协议: 用来指定代理双方可以做什么,必须做什么 代理: 根据指定的协议,完成委托方需要实现的功能 委托: 根据指定的协议,指定代理去完成什么功能 Protocol-协议的概念 从上图中可以看出三者之间的关系,在实际应用中通过协议来规定代理双方的行为,协议...

weixin_30426957的博客 169

全网最详细单细胞保姆级分析教程(一) ---pbmc

通过观察热图,可以了解不同细胞在主成分上的分布情况,以及主成分与细胞特征之间的关系。数据归一化是数据分析中的常见步骤,旨在消除数据集中不同特征之间的量纲差异,并使它们在相同的尺度上进行比较。函数会根据指定的主成分维度计算数据点之间的距离,并找到每个数据点的邻居。函数会根据数据点之间的相似性将其分组到不同的聚类中。数据缩放是数据分析中的常见步骤,旨在将数据的特征值调整到相似的范围,以避免某些特征对分析结果的过度影响。通过可视化维度载荷,可以了解哪些特征对主成分的形成起到了重要作用,以及不同特征之间的相关性。

ZxVSaccount的博客 6710

72、海洋地理信息系统:电子海图的全面解析

本文全面解析了海洋地理信息系统中的电子海图技术,从AIS数据的应用、电子海图数据的存储与显示,到电子导航的发展趋势和S-100通用水文数据模型的推广,系统地阐述了电子海图在现代航海中的核心作用及其未来发展方向。

hhh00的博客 254

09.结构型模式-代理模式

代理模式的定义:由于某些原因需要给某对象提供一个代理以控制对该对象的访问。这时,访问对象不适合或者不能直接引用目标对象,代理对象作为访问对象和目标对象之间的中介。

RubyWinner的博客 595

Arduino ESP8266通过 RF433数据收发实验

Arduino ESP8266通过 RF433射频模块实现数据收发实验 写这篇文章,折腾了2天,在没有成功之前,一直在摸索和采坑当中,不要问我黑暗和黎明之间有多长。开发很多时候只问结果,不问过程的,在这里分享来之不易的结果,希望后面的人不要采坑,有成功的案例先河,后面与之相关的应用开发只需要套用模板修改即可实现。 实物搭建 RF433模块 我使用的是这个:nodemcu 本案例开发所使用到的库:RadioHead:http://www.airspayce.com/mikem/

perseverance51博客 3808

不得不说的结构型模式-代理模式

答:代理模式和适配器模式都是结构型设计模式,但它们的主要目的不同。代理模式是为了增强对象的功能,保护对象的访问,以及实现延迟加载等功能,而适配器模式是为了将一个接口转换为另一个接口,以便让不兼容的类能够合作工作。在代理模式中,代理对象和原始对象通常具有相同的接口,而在适配器模式中,适配器对象和被适配对象通常具有不同的接口。此外,在代理模式中,代理对象通常可以控制对原始对象的访问,可以拦截和过滤一些方法调用,而在适配器模式中,适配器对象主要是为了兼容不同的接口而存在,不涉及控制访问和拦截调用等功能。

clayhell的博客 594

Unity 实战项目 ☀️| 只用一个脚本做一个 刮刮乐 案例,一不小心刮出来一个女朋友!【学习娱乐一下】

只用一个脚本做一个刮刮乐,一不小心刮出来一个女朋友!【学习娱乐一下!】

努力前行,总会成为自己心中的那道光 23万+

10种电阻综合对比——《器件手册--电阻》

可变电阻在电子设备中也有很多用途,如在收音机的音量调节电路中,通过旋转可变电阻的旋钮来改变电路中的电阻值,从而改变通过扬声器的电流,实现音量的调节。根据电阻定律,电阻R = ρ(L/S),其中ρ是导体材料的电阻率,L是导体的长度,S是导体的横截面积。比如,同样材料制成的两根电线,粗的电线电阻比细的电线电阻小,长的电线电阻比短的电线电阻大。电流采样电阻的工作原理基于欧姆定律,即电阻两端的电压与通过电阻的电流成正比,公式为 I = V/R,其中 I是电流,V是电阻两端的电压,R 是电阻值。

XU157303764的博客 3147

【结构型模式】代理模式

参考《Easy 搞定 Golang 设计模式》,学习结构型模式当中的代理模式。

YGGP的博客 799

大模型_WIN10使用hyper-v安装Ubuntu24.04虚拟机_配置独立静态IP地址_连接外网_并与内网其他机器互通_通过容器安装Dify_超详细安装过程002--人工智能工作笔记0247

本文详细描述了在Hyper-V环境中配置网络、安装Ubuntu虚拟机、设置IP地址、安装Docker以及部署Dify应用的过程。首先,通过Hyper-V管理器创建外部虚拟交换机(ExternalSwitch),并配置本机、虚拟交换机和Ubuntu虚拟机的IP地址,确保网络互通。接着,在Ubuntu虚拟机中安装Open-VM-Tools和Docker,并配置Docker的国内镜像源。最后,通过Git克隆Dify源码,使用Docker Compose启动Dify应用,完成部署。整个过程涵盖了网络配置、虚拟机管理

添柴程序猿的专栏 1752

结构型模式(代理模式)

代理模式 在代理模式(Proxy Pattern)中,一个类代表另一个类的功能。这种类型的设计模式属于结构型模式。 在代理模式中,我们创建具有现有对象的对象,以便向外界提供功能接口。 介绍 意图:为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。 主要解决:在直接访问对象时带来的问题,比如说:要访问的对象在远程的机器上。在面向对象系统中,有些对象由于某些原因(比如对象创建开销很大,或者某些操...

Again yy 295

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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")

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

结构型模式 - 代理模式

结构型模式 - 代理模式

qq_43350524的博客 892

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

结构型模式—代理模式

结构型模式—代理模式

夏日漱石的博客 496

结构型模式1——代理模式

结构型模式 这一类设计模式不关注对象的产生,关注的是类和对象的组合后功能的使用,是否符合场景的需求。 代理模式(Proxy Pattern) 代理模式是一种对象结构型模式。在代理模式中引入了一个新的代理对象,代理对象在客户端对象和目标对象之间起到中介的作用,它去掉客户不能看到的内容和服务或者增添客户需要的额外的新服务。 模型化思想: 客户 —— 助理(Proxy)—— 老板 代理模式体现的就是: 对老板访问权限的一些控制,并不是所有的客户都可以访问老板,地位身份不够的客户就会被助理阻挡从而访问不到老板。 代

qq_44824574的博客 217

代理模式-结构型模式

​ 代理模式为结构型模式。为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。在某些情况下,一个对象不适合或者不能直接引用另一个对象,而代理对象可以在客户端和目标对象之间起到中介的作用。 ​......

qq_51461448的博客 171

十二、结构型(代理模式)

代理模式通过引入代理类为目标对象提供额外的功能或控制。它适用于延迟加载、权限控制、日志记录、远程调用等场景。代理模式可以分为静态代理和动态代理,并且具有多种变体,如虚拟代理、保护代理、远程代理等。

xiaoqi270620903的专栏 1215

【设计模式】结构型模式——代理模式

设计模式——代理模式总结

这里是Mae。 255

结构型模式7.代理模式

代理模式是一种结构型设计模式,它提供了一个代理对象来控制对另一个对象的访问。通过代理对象,客户可以间接访问目标对象。代理对象通常用来在访问目标对象时提供附加功能,比如延迟加载、访问控制、日志记录等。

m0_61891910的博客 1092

设计模式-结构型模式:代理模式

代理模式(Proxy Pattern)是一种结构型设计模式,其目的是在不改变原有代码的情况下,为其他对象提供一个代理,以控制对原有对象的访问。

逐梦苍穹的博客 779

代理模式(委托模式)— 结构型

结构型简介 结构型模式主要总结了一些类或对象组合在一起的经典结构,这些经典的结构可以解决特定应用场景的问题。结构型模式包括:代理模式、桥接模式、装饰器模式、适配器模式、门面模式、组合模式、享元模式。 代理模式 代理模式又分为:静态代理和动态代理 律师这个职业大家应该都了解;就是代理打官司;下面以律师代理诉讼为例介绍代理模式 静态代理 静态代理的特点就是代理和被代理都要实现或者继承同一个接口或抽象类; 诉讼接口类 public interface ILawsuit { //提交申请

ezconn的博客 1059

结构型设计模式:看了它,代理模式其实也没那么难

摘要:代理模式是一种结构型设计模式,通过引入代理对象间接访问目标对象,控制或扩展其功能。代理模式包含三个角色:抽象主题类定义接口,代理类控制访问并扩展功能,真实主题类实现具体业务。实现方式分为静态代理(需实现相同接口,冗余但易扩展)和动态代理(运行时生成,灵活高效)。JDK动态代理利用Proxy和InvocationHandler动态生成代理类字节码,相比静态代理更易维护。该模式适用于远程访问、延迟加载、权限控制等场景,是解耦客户端与目标对象的重要设计模式。

weixin_47088026的博客 1074

结构型设计模式之代理模式

代理模式是一种结构型设计模式,它通过创建一个代理对象来控制对原始对象的访问。在C#中,代理模式可以通过静态代理(基于接口实现)或动态代理(使用RealProxy或DispatchProxy类)来实现。主要应用场景包括远程调用、访问控制、延迟加载和性能优化等。代理模式的核心是提供一个间接层,在不改变原始对象的情况下增加额外功能,如权限检查、缓存、日志记录等。

冰茶的博客 1355

GOF设计模式之代理模式(结构型代理模式)

1、职责清晰:代理模式在客户端与目标对象之间起到一个中介作用和保护目标对象的作用2、高扩展性:代理对象可以扩展目标对象的功能3、智能化:代理模式能将客户端与目标对象分离,在一定程度上降低了系统的耦合度,增加了程序的可扩展性1、由于在客户端和真实主题之间增加了代理对象,因此有些类型的代理模式可能会造成请求的处理速度变慢。2、实现代理模式需要额外的工作,有些代理模式的实现非常复杂。...

龙飞的博客 6092
上一篇: 创建型-工厂模式
下一篇: 创建型-原型模式
三易的博客
博客等级 码龄15年 42粉丝 89原创
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
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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