读书笔记8:模板方法模式

1、  概念

    定义一个操作中的算法的骨架,而将一些步骤延迟到子类中。模板方法使得子类不改变算法的结构也可以重定义某些算法的特定步骤。

2、  模型

    模板方法模式在编程中是经常用到的,就不做详细解释了。常见模型如下:

[csharp]  view plain copy print ?
  1. using System;  
  2. using System.Collections.Generic;  
  3. using System.Text;  
  4.   
  5. namespace TemplateMethod  
  6. {  
  7.     public abstract class TemplateSuper//父类定义了算法框架  
  8.     {  
  9.         public void InitialOperation()  
  10.         {  
  11.             Console.WriteLine("父类的具体算法。");  
  12.         }  
  13.         public abstract void AbstractMethod();  
  14.     }  
  15.   
  16.    public class CreateTemplate1:TemplateSuper//继承父类并实现部分算法1  
  17.    {  
  18.          public override void AbstractMethod()  
  19.         {  
  20.             Console.WriteLine("子类实现部分算法1");  
  21.         }  
  22.     }  
  23.    
  24.     public class CreateTemplate2 : TemplateSuper//继承父类并实现部分算法2  
  25.     {  
  26.          public override void AbstractMethod()  
  27.         {  
  28.             Console.WriteLine("子类实现部分算法2");  
  29.         }  
  30.     }  
  31. }  
  32. 客户端:  
  33. using System;  
  34. using System.Collections.Generic;  
  35. using System.Text;  
  36.   
  37. namespace TemplateMethod  
  38. {  
  39.     class Program  
  40.     {  
  41.         static void Main(string[] args)  
  42.         {  
  43.             TemplateSuper tsuper;  
  44.   
  45.             tsuper = new CreateTemplate1();  
  46.             tsuper.InitialOperation();  
  47.             tsuper.AbstractMethod();  
  48.   
  49.             tsuper = new CreateTemplate2();  
  50.             tsuper.AbstractMethod();  
  51.    
  52.             Console.ReadLine();  
  53.         }  
  54.     }  
  55. }  

结果:

   

    那么可以发现,模板方法模式和前面的策略模式很像,都是继承父类实现不同的算法。但是它们是有区别的,从定义可以看到,模板方法模式:一个操作中的算法的骨架,而将一些步骤延迟到子类中。策略模式:定义了算法家族,分别封装起来,让它们之间可以互相替换,此模式让算法的变化,不会影响使用算法的客户。

    它们的区别是,模板方法模式,父类中已经有了算法的骨架,只是延迟了一些步骤到子类中处理,也就是说,子类只实现了一部分算法。而策略模式,只是定义了算法家族,子类完全去实现了,不同的子类实现的算法完全不同。也就是整体都由子类完成,算法也改变了。模板方法模式是部分实现,策略模式是整体实现,这就是它们的区别。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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