设计模式-工厂方法模式 Java

5g LDPC编译码-LDPC编码 本文摘要:LDPC编码是5G业务信道的核心编码技术,属于线性分组码。5G中LDPC编码分为两种基图类型(BG1和BG2),通过码块分割、CRC处理等步骤实现。编码过程主要涉及校验矩阵生成和校验位计算,其中校验矩阵采用稀疏矩阵结构。文中详细介绍了5G LDPC编码的具体实现流程,包括码块分割规则、校验位生成方法,以及两种基图(BG1和BG2)在矩阵结构和参数设置上的差异,重点阐述了通过模块化方法求解校验比特位的技术路径。 阅读详情

模式概述

工厂方法模式(Factory Method Pattern)又称为工厂模式,定义创建对象的接口,但将具体实现延迟到子类,实现对象创建与使用的解耦。

简单代码示例

// 1. 抽象产品:日志记录器接口
interface Logger {
    void log(String message);
}

// 2. 具体产品:文件日志记录器
class FileLogger implements Logger {
    @Override
    public void log(String message) {
        System.out.println("【文件日志】" + message);
    }
}

// 3. 具体产品:控制台日志记录器
class ConsoleLogger implements Logger {
    @Override
    public void log(String message) {
        System.out.println("【控制台日志】" + message);
    }
}

// 4. 抽象工厂:定义工厂方法
abstract class LoggerFactory {
    // 核心工厂方法(可包含默认实现)
    public abstract Logger createLogger();
    
    // 扩展方法(非必需)
    public void writeLog(String message) {
        Logger logger = createLogger();
        logger.log(message);
    }
}

// 5. 具体工厂:创建文件日志器
class FileLoggerFactory extends LoggerFactory {
    @Override
    public Logger createLogger() {
        return new FileLogger(); // 返回具体产品
    }
}

// 6. 具体工厂:创建控制台日志器
class ConsoleLoggerFactory extends LoggerFactory {
    @Override
    public Logger createLogger() {
        return new ConsoleLogger(); // 返回具体产品
    }
}

// 7. 客户端调用
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        // 使用文件日志工厂
        LoggerFactory fileFactory = new FileLoggerFactory();
        fileFactory.writeLog("用户登录成功");
        
        // 使用控制台日志工厂
        LoggerFactory consoleFactory = new ConsoleLoggerFactory();
        consoleFactory.writeLog("数据校验通过");
    }
}

运行结果:

【文件日志】用户登录成功
【控制台日志】数据校验通过

技术细节

1.模式组成

组件职责说明
抽象产品定义产品的公共接口
具体产品实现抽象产品的具体类
抽象工厂声明工厂公共方法
具体工厂实现工厂方法,返回具体产品

2.优点与缺点

优点:

  • 解耦:客户端无需感知具体产品类名
  • 扩展性:新增产品只需添加工厂子类(符合开闭原则)
  • 可维护性:创建逻辑集中管理,避免代码重复
  • 多态性:支持运行时动态切换产品类型

缺点:

  • 类数量膨胀:每增加一个产品类型,需同步增加具体工厂类,导致类数量翻倍增长
  • 复杂度提升:实现时可能需要用到DOM、反射等技术,增加了系统的实现难度
  • 代码冗余:简单创建逻辑时显得过度设计(如只有1-2种固定产品)

模式应用

JDBC中的工厂方法:

Connection conn=DriverManager.getConnection("jdbc:microsoft:sqlserver://localhost:8080;DatabaseName=test;user=admin;password=admin123");
Statement statement = conn.createStatement();
ResultSet resultSet = statement.executeQuery("select 1");
T507 buildroot linux4.9之RLT8211F 1000M以太网开发调试 调试T507的gmac,解决该RTL8211F 1000m以太网中调试遇到的问题 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")

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刘火锅
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