建造者模式

Win11注册表没有MMC的解决方法 本文详细介绍了在Win11系统中解决注册表没有MMC项的问题的方法。通过创建并导入注册表修复文件,我们可以成功地在注册表中添加缺失的MMC项。在操作过程中,需要注意备份注册表、以管理员身份运行工具以及系统更新等事项。希望本文能够帮助到遇到类似问题的用户,提高系统管理的效率和便捷性。如果你还有其他关于Windows操作系统的问题或疑问,欢迎随时提问并寻求帮助。 阅读详情

1、UML类图

在这里插入图片描述
**简单介绍:**建造者模式可以将复杂对象的建造过程抽象出来这个抽象过程。建造者模式只需通过指定复杂对象的类型和内容就可以构建他们,用户不需要知道具体构建的细节。

2、建造者模式的四个角色

1)产品:建造的对象
2)抽象建造者:指定产品的各个部件的接口或是抽象类
3)具体建造者:实现接口,并构建各个部件
4)指挥者:控制产品的生产流程

3、代码

抽象建造者

/**
 * 抽象建造者
 * 用于构建产品的流程
 */
public abstract class HouseBuilder {

    private House house = new House();

    /* 建造流程 */
    public abstract void buildBasic();
    public abstract void buildWall();
    public abstract void roofed();

    //造好房子后通过该方法返回
    public House build(){
        return house;
    }
}

建造者实体类

/**
 * 用于具体的搭建高楼产品
 */
public class HighBuildingBuilder extends HouseBuilder{
    @Override
    public void buildBasic() {
        System.out.println("HighBuildingBuilder---打50m地基");
    }
    @Override
    public void buildWall() {
        System.out.println("HighBuildingBuilder---砌墙高1000m");
    }
    @Override
    public void roofed() {
        System.out.println("HighBuildingBuilder---平顶");
    }
}
/**
 * 用于具体的搭建普通房子产品
 */
public class CommonHouseBuilder extends HouseBuilder{
    @Override
    public void buildBasic() {
        System.out.println("CommonHouseBuilder---打5m地基");
    }

    @Override
    public void buildWall() {
        System.out.println("CommonHouseBuilder---砌墙高10m");
    }

    @Override
    public void roofed() {
        System.out.println("CommonHouseBuilder---盖斜顶");
    }
}

产品类

/**
 * 产品
 */
public class House {
}

指挥者类

/**
 * 指挥者
 * 用于聚合Builder
 * 并且处理造房子的流程
 */
public class HouseDirector {
    HouseBuilder houseBuilder = null;
    
    public HouseDirector(HouseBuilder houseBuilder){
        this.houseBuilder = houseBuilder;
    }
    
    public void setHouseBuilder(HouseBuilder houseBuilder) {
        this.houseBuilder = houseBuilder;
    }
    //自定义处理造房子的流程
    public House constructHouse(){
        houseBuilder.buildBasic();
        houseBuilder.buildWall();
        houseBuilder.roofed();
        return houseBuilder.build();
    }
}

运行类

public class BuilderTest {
    public static void main(String[] args) {
        //普通房子建造者
        CommonHouseBuilder commonHouseBuilder = new CommonHouseBuilder();
        //指挥者准备创建房子
        HouseDirector houseDirector = new HouseDirector(commonHouseBuilder);
        //建好普通房子
        House house = houseDirector.constructHouse();

        //高楼建造者
        HighBuildingBuilder highBuildingBuilder = new HighBuildingBuilder();
        //换一个建造者
        houseDirector.setHouseBuilder(highBuildingBuilder);
        //建好高楼
        House highBuilding = houseDirector.constructHouse();
    }
}

运行效果
在这里插入图片描述

4、建造者模式和抽象工厂模式比较

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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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BrandoLv 178
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magicproblem
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