常用设计模式-自用

最新推荐文章于 2024-06-05 00:20:25 发布

原创最新推荐文章于 2024-06-05 00:20:25 发布 · 141 阅读

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本文深入探讨了创建型模式和结构型模式，包括工厂方法、抽象工厂、单例、建造者、原型模式，以及适配器和代理模式，为软件设计提供核心指导。

创建型模式：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式（克隆）
结构型模式：适配器模式、（动态）代理模式

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Spring 源码分析文档----自用

12-12

#### 四、Spring中常用设计模式 1. **简单工厂模式** - **应用场景**：在Spring中，`BeanFactory`充当了一个简单的工厂角色，根据传入的唯一标识符创建或返回对应的Bean实例。这种方式简化了对象的创建过程，同时...

常用设计模式的笔记，根据鱼皮的重点学习的

07-31

自用笔记，做个备份

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软件常用设计模式（学习自用）

yayaye717的博客

06-05

248

软件常用设计模式（学习自用）

Unity自用笔记 设计模式-单例模式

wwwsfff的博客

07-29

1719

单例模式是设计模式中很常用的一种模式，它的目的是让一个类在程序运行期间有且只有一个实例。 1 单例模式的应用场景在使用 Unity 开发游戏的时候，经常会需要各种 Manager 类(自己创一个类)用于管理一些全局的变量和方法，例如最常见的 GameManager 用于记录各种需要在整个游戏过程中持久化的数据。本文以 GameManager 为例，假设我们有以下几个需求： 1.整个游戏过程中必须有且只有一个 GameManager 2. 在 GameManager 里会记录一个叫 Value 的整型变量

秋招八股--设计模式

weixin_41171614的博客

04-01

1148

秋招八股--设计模式

Spring框架中的设计模式（自用）

bigdope9527的博客

06-08

135

2. 控制反转模式（Inversion of Control，简称IoC）：控制反转是依赖注入模式的一种具体实现，其核心思想是将应用程序中的控制权从应用程序代码中转移到框架中，从而使得框架能够更好地管理应用程序对象的生命周期和依赖关系。1. 依赖注入模式（Dependency Injection，简称DI）：依赖注入模式是Spring框架的核心机制之一，其目的是将对象的依赖关系外置，通过外部容器来完成对象的创建和依赖注入，从而降低对象间的耦合度，提高代码的可维护性和可测试性。

设计模式学习笔记（自用）

m0_62053268的博客

11-20

242

设计模式学习笔记（自用）

浅析设计模式（自用）

ellie_chen的博客

07-30

262

设计模式 设计模式是一套通用的可复用的解决方案，用来解决在软件设计过程中产生的通用问题。面向对象编程共有23种设计模式，按照其要解决的问题一般被分为3类：创建型（creational）：解决如何灵活创建对象或者类的问题，共5个；结构型（structural）：用于将类或对象进行组合从而构建灵活而高效的结构，共7个；行为型（behavioral）：解决类或者对象直接互相通信的问题，共11个。创建型： 1.单例（Singleton）模式：某个类只能生成一个实例，该类提供了一个全局访问点供外部获取该实

Java设计模式

阿巴阿巴

07-23

625

*是否 Lazy 初始化：**否**是否多线程安全：**是**实现难度：**易**描述：**这种方式比较常用，但容易产生垃圾对象。优点：没有加锁，执行效率会提高。缺点：类加载时就初始化，浪费内存。它基于 classloader 机制避免了多线程的同步问题，不过，实例在。

23 种设计模式的通俗解释，秒懂自用版

奋斗男孩的博客

02-24

357

01 工厂方法追 MM 少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是 MM 爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带 MM 去麦当劳或肯德基，只管向服务员说「来四个鸡翅」就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的 Factory 工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：如何创建及如何向客户端提供。 02 建造者模式 MM 最爱听的就是「我爱你」这句话了，见到不同地方的 MM，...

华硕S4000UA的热键ATK文件-自用

10-08

- **热键设置**：提供了一系列预设的快捷键，让用户能够快速访问常用功能，比如音量调节、屏幕亮度调节等。 - **音频调节**：包含音频增强工具，提升声音质量，改善用户体验。 - **其他实用工具**：如屏幕过滤器、...

【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用

01-03

内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。

update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003

01-03

小雉系统分卷源码

QT学习实例 QLineEdit QLCDNumber

01-03

下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值

半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）

01-03

半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。

电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析

最新发布

01-03

内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳；使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求；阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。

2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析

01-03

根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...

Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究

01-03

Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。