设计模式之:从Context看 装饰模式

本文探讨了装饰模式在Android中的实际应用,以Context类及其ContextWrapper为例,展示了如何通过装饰器模式动态为对象添加功能,相比于继承,它提供了更大的灵活性。

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装饰模式:

1:动态的给一个对象添加额外的功能。使其这个对象剧本更丰富功能,某种意义上说,装饰模式比子类继承的方式更灵活。

# Component.java

public abstract class Component {

    public abstract void operate();

}


# ConcreteComponent

public class ConcreteComponent extends Component {
    @override
    public void operate();

}
# Decorator.java

public class Decorator {

    // 定义原对象
    private Component component;
    
    public Decorator(Component  component) {

        this.component = component;
    }

    public void operate() {

        operateA();
        component.operate();
        operateB();
    }

    public void operateA(){
        
    }

    public void operateB(){
        
    }
}

那么在 Android 哪里出现了装饰模式呢 ?

答案就是 Context,Context类只是个抽象类,具体实现是 ContextImpl 。 ContextWrapper这个类就是 Context装饰类,ContextWrapper 内部有个Context 引用 mContext .

BERTScore作为一款基于BERT预训练上下文嵌入和余弦相似性的文本质量评估工具,近年来在自然语言处理社区中备受关注。要利用BERTScore在Python中评估机器翻译输出的精确性,你需要熟悉如何使用BERT模型以及如何在Python环境中进行余弦相似性计算。具体操作步骤如下: 参考资源链接:[BERTScore:利用BERT嵌入与余弦相似性评估文本质量](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6fo7ophgzu) 首先,你需要安装bert-score库,可以通过pip安装命令来完成。接着,使用BERT模型来获取参考句子和翻译句子的上下文相关的嵌入向量。然后,通过余弦相似性来计算嵌入向量之间的相似度,从而得到每个单词的相似度分数。最后,将所有单词的分数汇总,得到整体的BERTScore。 在评估过程中,BERTScore的优势主要体现在其能够考虑到单词的上下文信息,因此在保持语义一致性方面的评估上通常会比传统的BLEU分数更加准确。BLEU分数是一种基于n-gram精确度的方法,它无法捕捉到单词之间的上下文关系,因此在评估语义相似度时可能存在局限。 尽管BERTScore有其优势,但在使用中也存在一些限制。例如,BERTScore的计算开销较大,因为它需要处理大量的预训练数据以及复杂的模型架构。此外,BERTScore可能会过分强调语义相似度,从而在一些特定的评估场景下,比如流畅度和一致性评估,可能不如其他专门设计的评估工具有效。 如果你希望进一步了解BERTScore以及如何在Python中应用它,我建议查阅《BERTScore:利用BERT嵌入与余弦相似性评估文本质量》。这本书籍不仅详细介绍了BERTScore的使用方法,还对比了BERTScore与其他评估工具的优势与局限性,对于想要深入研究文本评估的读者来说,是一本不可多得的参考书籍。 参考资源链接:[BERTScore:利用BERT嵌入与余弦相似性评估文本质量](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6fo7ophgzu)
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