设计模式-装饰模式 Java

【重温设计模式】装饰模式及其Java示例 在我们的编程世界中,有一种设计模式叫做装饰模式,它以一种独特的方式赋予了代码更多的灵活性。装饰模式是一种结构型设计模式,它允许我们在运行时动态地为对象添加新的行为。这就像是我们在装饰一个房间时,可以随意添加或更换装饰品,而不需要对整个房间进行改造。装饰模式的特点是,它可以保持代码的清晰和简洁,同时提供了强大的扩展性。这种模式在很多场景中都有应用,比如在Java的IO流中,我们就可以看到装饰模式的影子。@Override在上面的Java代码示例中,我们定义了一个基类OneMore和一个装饰器类。 阅读详情

模式概述

装饰模式(Decorator Pattern)是一种结构型设计模式,它允许向一个现有对象动态添加新功能,同时又不改变其结构。这种模式创建了一个装饰类,用于包装原有的类,提供了比继承更有弹性的替代方案。

核心思想:通过组合而非继承的方式,在运行时动态地扩展对象功能,遵循"开闭原则"(对扩展开放,对修改关闭

简单代码示例

// 1. 抽象构件
interface DataSource {
    void writeData(String data);
    String readData();
}

// 2. 具体构件
class FileDataSource implements DataSource {
    private String filename;
    
    public FileDataSource(String filename) {
        this.filename = filename;
    }
    
    @Override
    public void writeData(String data) {
        System.out.println("Writing data to file: " + data);
    }
    
    @Override
    public String readData() {
        return "Data from file";
    }
}

// 3. 抽象装饰类
abstract class DataSourceDecorator implements DataSource {
    protected DataSource wrappee;
    
    public DataSourceDecorator(DataSource source) {
        this.wrappee = source;
    }
}

// 4. 具体装饰类 - 加密装饰器
class EncryptionDecorator extends DataSourceDecorator {
    public EncryptionDecorator(DataSource source) {
        super(source);
    }
    
    @Override
    public void writeData(String data) {
        String encrypted = encrypt(data);
        wrappee.writeData(encrypted);
    }
    
    @Override
    public String readData() {
        String data = wrappee.readData();
        return decrypt(data);
    }
    
    private String encrypt(String data) {
        return "ENCRYPTED(" + data + ")";
    }
    
    private String decrypt(String data) {
        return data.replace("ENCRYPTED(", "").replace(")", "");
    }
}

// 5. 具体装饰类 - 压缩装饰器
class CompressionDecorator extends DataSourceDecorator {
    public CompressionDecorator(DataSource source) {
        super(source);
    }
    
    @Override
    public void writeData(String data) {
        String compressed = compress(data);
        wrappee.writeData(compressed);
    }
    
    @Override
    public String readData() {
        String data = wrappee.readData();
        return decompress(data);
    }
    
    private String compress(String data) {
        return "COMPRESSED[" + data + "]";
    }
    
    private String decompress(String data) {
        return data.replace("COMPRESSED[", "").replace("]", "");
    }
}

// 客户端代码
public class DecoratorDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 基本文件数据源
        DataSource source = new FileDataSource("data.txt");
        
        // 添加加密功能
        DataSource encryptedSource = new EncryptionDecorator(source);
        encryptedSource.writeData("Sensitive data");
        System.out.println("Read encrypted: " + encryptedSource.readData());
        
        // 添加压缩和加密功能
        DataSource secureSource = new CompressionDecorator(
                                  new EncryptionDecorator(source));
        secureSource.writeData("Large sensitive data");
        System.out.println("Read compressed & encrypted: " + secureSource.readData());
    }
}

技术细节

1.模式组成

组件职责说明
抽象构件定义对象接口,可以动态添加职责
具体构件实现Component接口,定义要添加功能的对象
抽象装饰类继承Component,维护一个Component对象的引用
具体装饰类向构件添加具体职责

2.优缺点

优点:

  • 比继承更灵活,符合开闭原则,无需修改现有代码
  • 支持运行时动态添加或移除功能

缺点:

  • 会产生大量小对象,增加系统复杂性
  • 多层装饰时调试困难

模式应用

I/O流是装饰器模式的完美范例,它通过装饰器模式为基本的I/O操作提供了灵活而强大的扩展能力
在这里插入图片描述

Wi-Fi Sigma测试系统 Wi-Fi Sigma测试系统是Wi-Fi联盟(WFA)提出的一套全自动的WiFi认证测试系统,几乎涵盖的所有Wi-Fi的功能及性能(throughput)的自动化测试。该系统正逐步取代以前的WiFi认证测试系统。 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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