Facade, Mediator, Composite, Flyweight

本文探讨了软件设计模式中的 Facade门面、Mediator中介者和享元模式,通过实例解析它们在实际系统中的角色,如Nginx作为门面、消息中间件MQ与Eureka为中介者,以及如何通过Flyweight优化内存使用。通过TestString案例展示了字符串常量池的享元模式应用。

1、Facade 外观/门面模式。

Facade就是抽象出对外的接口层,由此实现访问端和业务端的关联。外观 (Facade) 提供了一种访问特定子系统功能的便捷方式, 其了解如何重定向客户端请求, 知晓如何操作一切活动部件。

我觉得nginx其实就一个系统的Facade。

 

2、Mediator 中介者模式

Mediator跟Facade有点类似,Facade是外部访问者与系统内部组件之间解耦的, Mediator是系统内部子系统之间的解耦。

我觉得消息中间件MQ,注册中心eureka都算是Mediator

 

3、Composite组合模式

用来处理树状结构的。

https://note.youdao.com/yws/public/resource/3cffc4f2f5185a0d83050a1d59b9ec93/xmlnote/E9D7DA1DA377403D93CAF4FB9C039088/0C97E3270AF34D4DBEBC5490539BAD75/2046

4、Flyweight 享元模式

共享元素,如果程序中创建了很多对象,而且这些对象有很多重复的属性的话,重复的属性建议抽象出单独的对象使用享元模式,而其他可变的属性抽象出可变的对象,引用重复属性的对象即可。

线程池其实是一种享元模式。 String也是用了享元模式。对于String常量,会放到常量池,具体的引用直接指向常量池。

public class TestString {
    public static void main(String[] args) {
        String s1 = "abc";
        String s2 = "abc";
        String s3 = new String("abc");
        String s4 = new String("abc");

        System.out.println(s1 == s2);
        System.out.println(s1 == s3);
        System.out.println(s1 == s3.intern());
        System.out.println(s3 == s4);
        System.out.println(s3.intern() == s4.intern());
    }
}

结果是:

true
false
true
false
true

https://note.youdao.com/yws/public/resource/3cffc4f2f5185a0d83050a1d59b9ec93/xmlnote/E9D7DA1DA377403D93CAF4FB9C039088/82357BCA8CD141E69E0EB42363A76D88/2047

 

 

 

 

 

 

 

 

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值