C++工厂模式例子

设计模式 C++简单工厂简单例子 工厂模式通过引入一个工厂类来负责对象的创建,而客户端代码只需要与这个工厂类交互,无须关心具体的对象创建细节。 阅读详情
之前一直没有理解C++的纯虚函数到底是什么意思,最近突然发现C++和Java完全可以对比着学,两者很多地方都是相通的,比如下面的工厂模式的C++例子就是一个很好的例子:
#include <iostream>

/*
工厂模式例子 
*/
class Animal
{
public:
	Animal(){}
	~Animal(){}
	virtual void bark() = 0;
};

class Dog:public Animal
{
public:
	Dog(){}
	~Dog(){}		
	void bark(){std::cout<<"Wang!\n";}
};

class Cat:public Animal
{
public:
	Cat(){}
	~Cat(){}
	void bark(){std::cout<<"Miao!\n";}
};

class AnimalFactory
{
public:
	AnimalFactory(){}
	~AnimalFactory(){}
	virtual Animal* createAnimal() = 0;
};

class DogFactory:public AnimalFactory
{
public:
	DogFactory(){}
	~DogFactory(){}
	Animal* createAnimal()
	{
		return new Dog();
	}
};

class CatFactory:public AnimalFactory
{
public:
	CatFactory(){}
	~CatFactory(){}
	Animal* createAnimal()
	{
		return new Cat();
	}
};

int main(int argc, char** argv) 
{	
	AnimalFactory *factory = new DogFactory();
	Animal *animal = factory->createAnimal();
	animal->bark();
	delete factory;
	delete animal;
	
	factory = new CatFactory();
	animal = factory->createAnimal();
	animal->bark();
	delete factory;
	delete animal;
	
	return 0;
}
硬件基础(4):(7)ADC电压采集:软件校准(标定、拟合) 在实际项目中,**软件端校准**可以有效弥补硬件方面(分压电阻误差、放大器失调、参考源误差等)带来的系统性偏差,从而提高 ADC 测量精度。下面是一个常见的**多点实测校准**流程与思路,个人感觉传感器标定的原理也只这样。 阅读详情

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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")

用C++写一个源程序用简单工厂模式改写后得到优化的例子,尽量多体现简单工厂模式的优势

• 示例:添加椭圆只需扩展ShapeFactory,不需要修改任何现有客户端代码。• 体现:通过字符串标识符创建对象(“circle”/"rectangle"等)• 示例:添加Ellipse类只需扩展工厂的createShape方法。• 体现:三角形需要2个参数,圆形只需1个参数,但通过统一接口创建。• 体现:添加新图形时只需扩展工厂类,不影响已有客户端代码。• 对比:无工厂模式时需要记住不同类的构造参数差异。• 体现:工厂类专注对象创建,客户端专注业务操作。• 优势:新增图形类型只需修改工厂类。

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ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

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#include using namespace std;class Base{    public:        virtual void foo()=0;    };class DerivedA : public Base{    public:        void foo()        {            cout

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// 设计模式测试.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // 工厂方法模式 #include "stdafx.h" #include &lt;string&gt; #include &lt;iostream&gt; #include &lt;vector&gt; #include &lt;list&gt; using namespace std; /*******************...

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用C++写一个源程序用抽象工厂模式改写后得到优化的例子,尽量多体现抽象工厂模式的优势

std::cout << "渲染Windows风格按钮: " << getInfo() << std::endl;std::cout << "渲染MacOS风格按钮: " << getInfo() << std::endl;std::cout << “渲染Linux风格按钮: 扁平化设计” << std::endl;std::cout << “渲染Windows风格复选框: [”<< “” (带发光效果)” << std::endl;<< " (带灰色边框)” << std::endl;

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用C++写一个源程序用工厂方法模式改写后得到优化的例子,尽量多体现工厂方法模式的优势

/ 半径在工厂创建时设定。• 优化后:只需添加新的具体工厂类,无需修改现有渲染引擎代码。• 优化前:渲染引擎需要知道所有具体图形类的构造细节。• 优化后:渲染引擎只与抽象工厂和抽象产品接口交互。• 优化前:添加新图形类型需要修改渲染引擎代码。• 优化前:客户端需要了解所有具体类的实现细节。• 优化后:所有对象创建逻辑集中在工厂类中。• 优化后:相同接口可以轻松添加新产品系列。// 渲染引擎完全不知道具体图形类的存在。• 优化后:工厂封装了对象创建逻辑和参数。• 优化后:可在运行时决定创建哪种对象。

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C++设计模式——工厂方法及工厂方法的隐藏实现(qq空间背景的例子)

1、工厂方法模式概述     在简单工厂模式中只提供一个工厂类,该工厂类处于对产品类进行实例化的中心位置,它需要知道每一个产品对象的创建细节,并决定何时实例化哪一个产品类。简单工厂模式最大的缺点是当有新产品要加入到系统中时,必须修改工厂类,需要在其中加入必要的业务逻辑,这违背了“开闭原则”。此外,在简单工厂模式中,所有的产品都由同一个工厂创建,工厂类职责较重,业务逻辑较为复杂,具体产品与工厂

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通过例子学设计模式之--简单工厂模式以及使用场景说明(C++实现)

这个模式应该说是非常简单的。作用也很明显,就是面向对象中,可能会创建大量的不同类别的对象,不可避免就会出现大量的new操作。为了统一管理对象的创建和销毁,我们可以添加一个类,这个类提供创建和销毁的接口。 实际的项目过程中,我们可能会根据不同的类别创建不同的简单工厂类,比如设备工厂类,图形工厂类,水果工厂类等等。

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设计模式C++实现(1)——工厂模式

工厂模式属于创建型模式,大致可以分为三类,简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式。

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