设计模式c#语言描述——适配器模式

C#设计模式之总结篇 一、引言     C#版本的23种设计模式已经写完了,现在也到了一个该总结的时候了。说起设计模式,我的话就比较多了。刚开始写代码的时候,有需求就写代码来解决需求,如果有新的需求,或者需求变了,我就想当然的修改自己的代码来满足新的需求,这样做感觉是理所当然的,也没感觉有什么不妥的地方。写了两年多代码,偶尔一次,听说了设计模式,据听说设计模式就是软件界的“独孤九剑”,学会之后就可以天下无敌,于是我就开... 阅读详情

设计模式c#语言描述——适配器(Adapter)模式

 

*本文参考了《JAVA与模式》的部分内容,适合于设计模式的初学者。

 

   适配器模式把一个类的接口变换成客户端所期待的另一种接口,从而使原本因接口不匹配而无法在一起工作的两个类能够在一起工作。包括类的适配器模式和对象的适配器模式两种不同的形式。

  

   类的适配器模式把被适配的类的API转换成为目标类的API,其静态结构图如下:

 

 

 

模式的角色如下:

目标(Target)角色:这就是所期待得到的接口。注意这里讨论的是类的适配器模式,因此目标不可以是类。

源(Adaptee)角色:现有需要适配的接口。

适配器(Adapter)角色:把源接口转换成目标接口。

 

Target;

public interface Target

{

 

      void sampleOperation1();

 

      void sampleOperation2();//源类不包含的方法

 

}// END INTERFACE DEFINITION Target

 

Adaptee;

public class Adaptee

{

 

     public void sampleOperation1()

     {

        

     }

 

}// END CLASS DEFINITION Adaptee

 

Adapter;

public class Adapter   : Adaptee,Target

{

 

     public void sampleOperation2()

     {

     }

 

}// END CLASS DEFINITION Adapter

 

类的适配器模式的效果:

使用一个具体类把源适配到目标中,这样一来,如果源以及源的子类都使用此类适配,就形不通了。

由于适配器类是源的子类,因此可以在适配器类中置换掉(Override)源的一些方法。

 

与类的适配器模式相似,对象的适配器模式把被适配的类的API转换成目标类的API,与类的适配器模式不同,对象的适配器模式不是使用继承关系连接到Adaptee类,而是使用委派关系,类图如下所示:

 

 

 

Target;

public interface Target

{

 

      void sampleOperation1();

 

      void sampleOperation2();

 

}// END INTERFACE DEFINITION Target

 

Adaptee;

public class Adaptee

{

 

     public void sampleOperation1()

     {

        

     }

 

}// END CLASS DEFINITION Adaptee

 

Adapter:

public class Adapter   : Target

{

 

     private Adaptee adaptee;

 

     public void Adapter(Adaptee adaptee)

     {

         this.adaptee=adaptee;

     }

 

     public void sampleOperation1()

     {

         adaptee.sampleOperation1();

     }

 

     public void sampleOperation2()

     {

        

     }

 

}// END CLASS DEFINITION Adapter

 

对象适配器模式的效果:

一个适配器可以把多种不同的源适配到同一个目标。也就是说,同一个适配器可以把源类和它的子类都适配到目标接口。

与类的适配器相比,要想置换源类的方法就不容易。如果一定要置换源类的方法,就只好先做一个源类的子类,将方法置换掉,再把源类的子类当作真正的源进行适配。

 

c#代码介绍23种设计模式_07适配器模式 在实际的开发过程中,由于应用环境的变化(例如使用语言的变化),我们需要的实现在新的环境中没有现存对象可以满足,但是其他环境却存在这样现存的对象。 那么如果将“将现存的对象”在新的环境中进行调用呢?解决这个问题的办法就是我们本文要介绍的适配器模式——使得新环境中不需要去重复实现已经存在了的实现而很好地把现有对象(指原来环境中的现有对象)加入到新环境来使用 阅读详情

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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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mutou23
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