工厂模式通俗易懂

解决eNSP安装WinPcap版本冲突的完整指南 网络数据包捕获工具WinPcap是网络仿真环境的基础组件,其版本兼容性直接影响eNSP等网络模拟器的正常运行。当系统已安装新版WinPcap时,eNSP内置的旧版安装程序会因版本校验机制触发报错。通过彻底卸载现有驱动、安装特定版本WinPcap 4.1.2,并验证注册表和服务状态,可解决版本冲突问题。对于需要同时使用新版驱动的场景,可采用虚拟机隔离或Npcap兼容模式。该方案适用于Windows 10/11系统环境,涉及驱动签名、虚拟网卡等典型网络工程问题。 阅读详情

废话不多说,还是三部曲,以下围绕是什么,干嘛用,怎么用展开

1、是什么

顾名思义,工厂模式就是一个工厂去生产和管理各个产品,让外部不用关注产品的细节,只知道和使用最终的产品。属于创造型设计模式
分类:
根据产品是具体产品还是具体工厂可分为简单工厂模式和工厂方法模式
根据工厂的抽象程度可分为工厂方法模式和抽象工厂模式

  1. 简单工厂模式
    简单的对不同类对象的创建进行了一层薄薄的封装。该模式通过向工厂传递类型来指定要创建的对象,也就是在一个小工厂,啥都做,根据传过来的类型生产不同的产品
    uml图
    在这里插入图片描述
  2. 工厂方法模式(Factory Method)
    和简单工厂模式中工厂负责生产所有产品相比,工厂方法模式将生成具体产品的任务分发给具体的产品工厂,也就是有专门的工厂生产专门的产品。
    UML类图如下:
    在这里插入图片描述
  3. 抽象工厂模式(Abstract Factory)
    以上只针对一个产品,如果新的其他产品生产怎么办,这时候就引入抽象工厂模式

抽象工厂模式通过在AbstarctFactory中增加创建产品的接口,并在具体子工厂中实现新加产品的创建,当然前提是子工厂支持生产该产品。否则继承的这个接口可以什么也不干。

其UML类图如下:
在这里插入图片描述

2、干嘛用

1)工厂模式是为了解耦
2)工厂模式可以降低代码重复
3)因为工厂管理了对象的创建逻辑,使用者并不需要知道具体的创建过程,只管使用即可,减少了使用者因为创建逻辑导致的错误。
4)可以通过参数设置,返回不同的构造函数,不需要修改使用类的地方。

3、怎么用

(简单工厂模式)

一个工厂干所有的活

//工厂类

public class ObjectFactory {
    public Car makeCar(String phoneType) {
        if ("wuling".equals(phoneType)) {
            return new WulingCar();
        } else if ("byd".equals(phoneType)) {
            return new BydCar();
        }
        return null;
    }
}

//抽象汽车

public interface Car {
    public void makeCar();
}

//五菱汽车

public class WulingCar implements Car {
    public WulingCar() {
        this.makeCar();
    }

    public void makeCar() {
        System.out.println("生产五菱神车");
    }
}

//比亚迪汽车

public class BydCar implements Car {
    public BydCar() {
        this.makeCar();
    }

    public void makeCar() {
        System.out.println("生产比亚迪汽车");
    }
}

//造汽车

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        ObjectFactory factory=new ObjectFactory();
        Car wuling = factory.makeCar("wuling");
        Car byd = factory.makeCar("byd");
    }
}

工厂方法模式(Factory Method)

各个产品有自己的工厂

//抽象工厂

public interface ObjectFactory {
    void makeCar();
}

//五菱工厂

public class BydFactory implements ObjectFactory {
    public void makeCar() {
        BydCar bydCar = new BydCar();
        System.out.println(bydCar.getName());
    }
}

//抽象汽车类

public class Car {
    private String name;

    public Car(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
}

//五菱汽车

public class WulingCar extends Car {
    public WulingCar() {
        super("生產五菱汽車");
    }

}

//比亚迪工厂

public class BydFactory implements ObjectFactory {
    public void makeCar() {
        BydCar bydCar = new BydCar();
        System.out.println(bydCar.getName());
    }
}

//比亚迪汽车

public class BydCar extends Car {
    public BydCar() {
        super("生產比亚迪汽车");
    }
}

//造汽车

public class MakeCar {
    public static void main(String[] args) {
        WulingFactory wulingFactory = new WulingFactory();
        wulingFactory.makeCar();
        BydFactory bydFactory = new BydFactory();
        bydFactory.makeCar();
    }
}

抽象工厂模式(Abstract Factory)

//疫情期间五菱和比亚迪都生产口罩

所以这时候五菱和比亚迪就不单单是造汽车的工厂了,还造口罩,后面还造其他各种产品,所以得把工厂进一步抽象。

下面是设计的过程

//成立一个抽象工厂,可以生产汽车和口罩的工厂
//五菱生产工厂
//比亚迪生产工厂
//汽车抽象类
//口罩抽象类
//五菱汽车
//比亚迪汽车
//五菱口罩
//比亚迪口罩

代码实现:

//成立一个抽象工厂,可以生产汽车和口罩的工厂

public interface ObjectFactory {
    void makeCar();

    void makeMask();
}

//五菱生产工厂

public class WulingFactory implements ObjectFactory {
    public void makeCar() {
        WulingCar wulingCar = new WulingCar();
        System.out.println("生产" + wulingCar.getName());
    }

    public void makeMask() {
        WulingMask wulingMask = new WulingMask();
        System.out.println("生产" + wulingMask.getName());
    }
}

//比亚迪生产工厂

public class BydFactory implements ObjectFactory {
    public void makeCar() {
        BydCar bydCar = new BydCar();
        System.out.println("生产" + bydCar.getName());
    }

    public void makeMask() {
        BydMask bydMask = new BydMask();
        System.out.println("生产" + bydMask.getName());
    }
}

//汽车父类

public class Car {
    private String name;

    public Car(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
}

//口罩父类

public class Mask {
    private String name;

    public Mask(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
}

//五菱汽车

public class WulingCar extends Car {
    public WulingCar() {
        super("五菱汽車");
    }

}

//比亚迪汽车

public class BydCar extends Car {
    public BydCar() {
        super("比亚迪汽车");
    }
}

//五菱口罩

public class WulingMask extends Mask {
    public WulingMask() {
        super("比亚迪口罩");
    }
}

//比亚迪口罩

public class BydMask extends Mask {
    public BydMask() {
        super("比亚迪口罩");
    }
}

测试

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        WulingFactory wulingFactory = new WulingFactory();
        wulingFactory.makeCar();
        wulingFactory.makeMask();
        BydFactory bydFactory = new BydFactory();
        bydFactory.makeCar();
        bydFactory.makeMask();
    }
}

在这里插入图片描述

以上。

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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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三个工厂模式(通俗易懂)

上面两种模式不管工厂怎么拆分抽象,都只是针对一类产品(a),如果要生成另一种产品(b),应该怎么表示呢?最简单的方式是把2中介绍的工厂方法模式完全复制一份,不过这次生产的是b产品。但同时也就意味着我们要完全复制和修改a生产管理的所有代码,显然这是一个笨办法,并不利于扩展和维护。抽象工厂模式通过在AbstarctFactory中增加创建产品的接口,并在具体子工厂中实现新加产品的创建,当然前提是子工厂支持生产该产品。否则继承的这个接口可以什么也不干。...

m0_46392035的博客 368

Java设计模式:工厂模式——图文+代码示例(通俗易懂)

三种工厂模式: 1.简单的工厂模式:可以根据顾客的需求来生产对应品牌手机,但是弊端是随着手机产品增多,对内部的也需要增加(也就是需要修改内部代码:那么就会违反OOP原则—开闭原则:一个软件实体应当对扩展开放,对修改关闭) ...

一颗剽悍的种子的博客 2万+

通俗易懂说java设计模式-工厂模式

工厂模式,就是将创建对象的过程交给“工厂”,需要创建对象时调用对应工厂类的对象创建方法即可。为什么要使用工厂模式?有些时候我们不能简单地通过“new()”来创建一个对象,我们需要对对象创建进行权限控制、装饰和日志输出等操作,从而灵活地控制对象生产过程。工厂模式一般可分为简单生产模式、工厂方法模式和抽象工厂模式。

A14997的博客 432

工厂模式-通俗易懂

工厂模式(Factory Pattern)是一种创建型设计模式,用于创建对象而不需要暴露对象创建的逻辑。它通过定义一个创建对象的接口,但是让子类决定实例化哪个类来创建对象。这样可以将对象的实例化过程推迟到子类中,从而在主要的代码中减少直接依赖具体类的情况。这种模式特别适用于需要创建多种类型对象,并且这些对象有共同的基类或接口的情况下。

weixin_68115991的博客 287

java常用设计模式-工厂模式(通俗易懂)

一、什么是工厂方法模式? 发现好多讲工厂方法模式的都不太对,既然研究了设计模式我们就要做到“知其然”,也要“知其所以然”。 工厂模式简单来说就是把一个对象某个特征抽象出来,利用java的多态特性让子类实现父类的这个方法,利用工厂类完成对子类具体方法的调用,整个过程工厂类类似生产产品的工厂,它决定生产什么产品,应该怎么生产。 (一)、工厂方法模式 比如,我们来创建一个汽车的接口,所有的汽车有一个功能,那就是run!(不能跑的车那还算车吗?) public interface Car { //定义汽车的

晴天丶博客 447

通俗易懂的java设计模式之工厂模式

工厂模式就像一个加工厂一样,假设一个场景,我喜欢吃饺子,那么饺子店就是一个工厂,饺子就是产品的抽象类,猪肉馅饺子,三鲜馅饺子就是具体的产品类。工厂模式主要为创建对象提供了接口,工厂是对象的工厂。工厂模式分为三类。 1.简单工厂模式 工厂类中根据条件决定一个接口由哪个具体产品类来实现。 编写组成:产品抽象类,产品具体类,工厂类 //创建一个饺子的抽象类 public interface J...

MaoJ的博客 816

工厂模式-通俗易懂的讲解

某书给的定义:“定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类” 说白了,就是实例化的事情留给子类去。打个比方,工厂生产出一个罐子(对象),里边要装什么东西(实例化),是装糖,还是装醋,随你便。 使用工厂的目的有几个:   1.当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。     2.当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。     3.当类将创建

九天工作室 2035
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沐果果
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