工厂方法模式

// 工厂方法模式
// 案例:投放培训广告,有java用绿色字体、php用黄色字体红色背景

// 工厂方法模式
// 案例:投放培训广告,有java用绿色字体、php用黄色字体红色背景

// 创建JAVA学科类
var Java = function (content) {
	// 将内容保存在content里面以日后备用
	this.content = content;
	// 创建对象时,通过闭包直接执行,将内容按需求的样式插入到页面内
	(function(content){
		var div = document.createElement('div');
		div.innerHTML = content;
		div.style.color = 'green';
		document.getElementById('container').appendChild(div);
	})(content);
}

// 创建PHP学科类
var Php = function (content) {
	// 将内容保存在content里面以日后备用
	this.content = content;
	// 创建对象时,通过闭包直接执行,将内容按需求的样式插入到页面内
	(function(content){
		var div = document.createElement('div');
		div.innerHTML = content;
		div.style.color = 'yellow';
		div.style.background = 'red';
		document.getElementById('container').appendChild(div);
	})(content);
} 

// 学科类工厂
function JobFactory(type,content){
	switch(type){
		case 'java':
			return new Java(content);
		case 'php':
			return new Php(content);
	}
}

// 调用 两个学科
JobFactory('java','Java哪家强');
JobFactory('php','php');

// 问题:
// 如果还需要添加UI学科,js学科的话,就需要修改工厂以及新增学科类。如果经常添加就比较麻烦
// 解决办法:工厂方法模式
// 将工厂方法看作是一个实例化对象的工厂类,安全起见,我们采用安全模式类,而我们将创建对象的基类放在工厂方法类的原型中即可。
// 如果后续需要添加学科,只需在工厂原型中添加对象基类

// 问题:
// 如果还需要添加UI学科,js学科的话,就需要修改工厂以及新增学科类。如果经常添加就比较麻烦
// 解决办法:工厂方法模式
// 将工厂方法看作是一个实例化对象的工厂类,安全起见,我们采用安全模式类,而我们将创建对象的基类放在工厂方法类的原型中即可。
// 如果后续需要添加学科,只需在工厂原型中添加对象基类
var Factory = function(type,content){
	if (this instanceof Factory) {
		// 判断是否是Factory的子类  是否有new 是则返回工厂原型中的对象基类实例
		var s = new this[type](content);
		return s;
	}else{
		return new Factory(type, content);//没有new  重新返回new
	}
}

// 工厂原型中设置创建所有类型数据对象的基类
Factory.prototype = {
	Java:function (content) {
		// 将内容保存在content里面以日后备用
		this.content = content;
		// 创建对象时,通过闭包直接执行,将内容按需求的样式插入到页面内
		(function(content){
			var div = document.createElement('div');
			div.innerHTML = content;
			div.style.color = 'green';
			document.getElementById('container').appendChild(div);
		})(content);
	},
	Php:function (content) {
		// 将内容保存在content里面以日后备用
		this.content = content;
		// 创建对象时,通过闭包直接执行,将内容按需求的样式插入到页面内
		(function(content){
			var div = document.createElement('div');
			div.innerHTML = content;
			div.style.color = 'yellow';
			div.style.background = 'red';
			document.getElementById('container').appendChild(div);
		})(content);
	},
	UI: function (content) {
		// 将内容保存在content里面以日后备用
		this.content = content;
		// 创建对象时,通过闭包直接执行,将内容按需求的样式插入到页面内
		(function(content){
			var div = document.createElement('div');
			div.innerHTML = content;
			div.style.border = '1px solid red';
			document.getElementById('container').appendChild(div);
		})(content);
	}
}


var data = [
	{type:'Java',content:'js哪家强'},
	{type:'Php',content:'php哪家强'},
	{type:'UI',content:'java哪家强'}
]
// 多个遍历调用
for (var i = 0; i < data.length; i++) {
	Factory(data[i].type,data[i].content);
}

 

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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