观察者模式学习B

上一篇只是介绍了只有一个观察者的时候,是怎么实现的。但实际上,并不是这样的。因为一个被观察者可能会被多个观察者观察着呢。


因此在这一篇中将介绍使用JDK里面的Observable类和Observer接口来实现观察者与被观察者的关系。

从而实现有多个观察者的情况。

首先为韩非子定义一个类(HanFeiZi),它继承了JDK里面的java.util.Observable类:

/**
 * 
 */
package com.nantian.designmodel.observer1;

import java.util.Observable;

import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;

/**
 * @author ps
 *
 */
public class HanFeiZi extends Observable {
	protected static final Log log = LogFactory.getLog(HanFeiZi.class);
	
	public void haveBreakfast() {
		log.info("韩非子吃早餐了,赶紧通知李斯");
		setChanged();
		notifyObservers("报告,韩非子在吃早餐了!");//通知所有观察者
		log.info("报告完毕!");
	}
	
	public void haveFun() {
		log.info("韩非子出去活动了,赶紧通知李斯");
		setChanged();
		notifyObservers("报告,韩非子出去活动了!");//通知所有观察者
		log.info("报告完毕!");
	}
}

然后定义李斯(LiSi)来获取信息,它实现了(java.util.Observer):

/**
 * 
 */
package com.nantian.designmodel.observer1;

import java.util.Observable;
import java.util.Observer;

import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;

/**
 * @author ps
 *
 */
public class LiSi implements Observer {
	protected static final Log log = LogFactory.getLog(LiSi.class);
	/* (non-Javadoc)
	 * @see java.util.Observer#update(java.util.Observable, java.lang.Object)
	 */
	@Override
	public void update(Observable o, Object arg) {
		log.info("谁在报告:是我," + o.toString());
		log.info("收到报告!" + arg.toString());
		log.info("要有所行动了。");
	}

}

如果还有其他观察者,比如:王斯、。。。。

都采用与李斯一样的定义方式。

然后定义一个客户端来运行它:

/**
 * 
 */
package com.nantian.designmodel.observer1;

/**
 * @author ps
 *
 */
public class ObserverClient {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		HanFeiZi feiZi = new HanFeiZi();
		LiSi liSi = new LiSi();
		
		feiZi.addObserver(liSi);
		
		feiZi.haveBreakfast();
		
		feiZi.haveFun();
	}

}


如果有其他观察者,则在feiZi.addObserver(others);即可。

运行结果:

二月 11, 2012 4:09:36 下午 com.nantian.designmodel.observer1.HanFeiZi haveBreakfast
信息: 韩非子吃早餐了,赶紧通知李斯
二月 11, 2012 4:09:36 下午 com.nantian.designmodel.observer1.LiSi update
信息: 谁在报告:是我,com.nantian.designmodel.observer1.HanFeiZi@330e1567
二月 11, 2012 4:09:36 下午 com.nantian.designmodel.observer1.LiSi update
信息: 收到报告!报告,韩非子在吃早餐了!
二月 11, 2012 4:09:36 下午 com.nantian.designmodel.observer1.LiSi update
信息: 要有所行动了。
二月 11, 2012 4:09:36 下午 com.nantian.designmodel.observer1.HanFeiZi haveBreakfast
信息: 报告完毕!
二月 11, 2012 4:09:36 下午 com.nantian.designmodel.observer1.HanFeiZi haveFun
信息: 韩非子出去活动了,赶紧通知李斯
二月 11, 2012 4:09:36 下午 com.nantian.designmodel.observer1.LiSi update
信息: 谁在报告:是我,com.nantian.designmodel.observer1.HanFeiZi@330e1567
二月 11, 2012 4:09:36 下午 com.nantian.designmodel.observer1.LiSi update
信息: 收到报告!报告,韩非子出去活动了!
二月 11, 2012 4:09:36 下午 com.nantian.designmodel.observer1.LiSi update
信息: 要有所行动了。
二月 11, 2012 4:09:36 下午 com.nantian.designmodel.observer1.HanFeiZi haveFun
信息: 报告完毕!

从结果来看基本与上一篇的结果是一致的。

这样就实现了观察者模式。

呵呵。。



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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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