抽象工厂模式 - Abstract Factory

本文介绍了一种设计模式——抽象工厂模式,它提供了一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,无需指定具体类。通过学校制造不同年级书籍的例子,展示了如何通过扩展工厂类实现对新需求的支持,同时保持代码的整洁和可维护性。

定义:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。

举例:
学校里需要制造一年级的语文书、数学书,二年级的语文书、数学书。

类图
类图
客户端

#include "FactoryGrade1.h"
#include "FactoryGrade2.h"

int main(int argc, char* argv[])
{
	//Factory *factory = new FactoryGrade1();   // 制造一年级的书
	Factory *factory = new FactoryGrade2();     // 制造二年级的书

	Book *chinese = factory->CreateChineseBook();
	Book *math = factory->CreateMathBook();

	chinese->show();
	math->show();

	getchar();   // 暂停,查看输出结果
	return 0;
}

日后如果客户端需要修改为使用其他年级的书籍,只需扩展一个对应年级工厂类,及相应的书籍类,将客户端中的工厂更新为三年级工厂即可,其他无需改动。做到了对扩展开放,对修改封闭。

源码地址

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多支神经网络,用于别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度布进行了对比析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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