乐在其中设计模式(C#) - 责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)

利用运放设计简单有源滤波器(低通、高通、带通) 本文旨在帮助刚接触模电的同学快速设计一个实用可靠的运放,故我将不会说一些晦涩难懂的原理,只给出仿真电路图。 阅读详情
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乐在其中设计模式(C#) - 责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)


作者: webabcd


介绍
为解除请求的发送者和接收者之间耦合,而使多个对象都有机会处理这个请求。将这些对象连成一条链,并沿着这条链传递该请求,直到有一个对象处理它。


示例
有一个Message实体类,某个类对它的操作有Insert()方法。现在要求根据插入信息的字符长度,让不同的对象去处理,这些对象连成一条链,并沿着这条链传递该请求,直到有一个对象处理它。



MessageModel
using  System;
using  System.Collections.Generic;
using  System.Text;

namespace  Pattern.ChainOfResponsibility
{
    
/// <summary>
    
/// Message实体类
    
/// </summary>

    public class MessageModel
    
{
        
/// <summary>
        
/// 构造函数
        
/// </summary>
        
/// <param name="msg">Message内容</param>
        
/// <param name="pt">Message发布时间</param>

        public MessageModel(string msg, DateTime pt)
        
{
            
this._message = msg;
            
this._publishTime = pt;
        }


        
private string _message;
        
/// <summary>
        
/// Message内容
        
/// </summary>

        public string Message
        
{
            
get { return _message; }
            
set { _message = value; }
        }


        
private DateTime _publishTime;
        
/// <summary>
        
/// Message发布时间
        
/// </summary>

        public DateTime PublishTime
        
{
            
get { return _publishTime; }
            
set { _publishTime = value; }
        }

    }

}


SqlMessage
using  System;
using  System.Collections.Generic;
using  System.Text;

namespace  Pattern.ChainOfResponsibility
{
    
/// <summary>
    
/// Sql方式操作Message
    
/// </summary>

    public class SqlMessage
    
{
        
/// <summary>
        
/// 插入Message
        
/// </summary>
        
/// <param name="mm">Message实体对象</param>
        
/// <returns></returns>

        public bool Insert(MessageModel mm)
        
{
            
// 代码略
            return true;
        }

    }

}


AbstractExecutor
using  System;
using  System.Collections.Generic;
using  System.Text;

namespace  Pattern.ChainOfResponsibility
{
    
/// <summary>
    
/// 抽象处理者(Handler)角色
    
/// </summary>

    public abstract class AbstractExecutor
    
{
        
/// <summary>
        
/// 抽象处理者(Handler)角色
        
/// </summary>

        protected AbstractExecutor _executor;

        
/// <summary>
        
/// 设置责任链的上一级对象
        
/// </summary>
        
/// <param name="executor"></param>

        public void SetSuccessor(AbstractExecutor executor)
        
{
            
this._executor = executor;
        }


        
/// <summary>
        
/// 插入Message
        
/// </summary>
        
/// <param name="mm">Message实体对象</param>
        
/// <returns>执行者;内容;时间</returns>

        public abstract string Insert(MessageModel mm);
    }

}


Employee
using  System;
using  System.Collections.Generic;
using  System.Text;

namespace  Pattern.ChainOfResponsibility
{
    
/// <summary>
    
/// 具体处理者(ConcreteHandler)角色
    
/// </summary>

    public class Employee : AbstractExecutor
    
{
        
/// <summary>
        
/// 插入Message
        
/// </summary>
        
/// <param name="mm">Message实体对象</param>
        
/// <returns>执行者;内容;时间</returns>

        public override string Insert(MessageModel mm)
        
{
            
string rtn = "";

            
// 插入的信息字符数小于5
            if (mm.Message.Length < 5)
            
{
                SqlMessage m 
= new SqlMessage();

                
if (m.Insert(mm))
                
{
                    rtn 
= "执行者:雇员" + " 内容:" + mm.Message + " 时间:" + mm.PublishTime.ToString();
                }

            }

            
// 否则让上级去执行
            else if (base._executor != null)
            
{
                rtn 
= _executor.Insert(mm);
            }


            
return rtn;
        }

    }

}


Leader
using  System;
using  System.Collections.Generic;
using  System.Text;

namespace  Pattern.ChainOfResponsibility
{
    
/// <summary>
    
/// 抽象处理者(Handler)角色
    
/// </summary>

    public class Leader : AbstractExecutor
    
{
        
/// <summary>
        
/// 插入Message
        
/// </summary>
        
/// <param name="mm">Message实体对象</param>
        
/// <returns>执行者;内容;时间</returns>

        public override string Insert(MessageModel mm)
        
{
            
string rtn = "";

            
// 插入的信息字符数小于10
            if (mm.Message.Length < 10)
            
{
                SqlMessage m 
= new SqlMessage();

                
if (m.Insert(mm))
                
{
                    rtn 
= "执行者:主管" + " 内容:" + mm.Message + " 时间:" + mm.PublishTime.ToString();
                }

            }

            
// 否则让上级去执行
            else if (base._executor != null)
            
{
                rtn 
= _executor.Insert(mm);
            }


            
return rtn;
        }

    }

}


Manager
using  System;
using  System.Collections.Generic;
using  System.Text;

namespace  Pattern.ChainOfResponsibility
{
    
/// <summary>
    
/// 抽象处理者(Handler)角色
    
/// </summary>

    public class Manager : AbstractExecutor
    
{
        
/// <summary>
        
/// 插入Message
        
/// </summary>
        
/// <param name="mm">Message实体对象</param>
        
/// <returns>执行者;内容;时间</returns>

        public override string Insert(MessageModel mm)
        
{
            
string rtn = "";

            
// 插入的信息字符数小于15
            if (mm.Message.Length < 15)
            
{
                SqlMessage m 
= new SqlMessage();

                
if (m.Insert(mm))
                
{
                    rtn 
= "执行者:经理" + " 内容:" + mm.Message + " 时间:" + mm.PublishTime.ToString();
                }

            }

            
else
            
{
                rtn 
= "你所插入的Message不符合要求";
            }


            
return rtn;
        }

    }

}



client
using  System;
using  System.Data;
using  System.Configuration;
using  System.Collections;
using  System.Web;
using  System.Web.Security;
using  System.Web.UI;
using  System.Web.UI.WebControls;
using  System.Web.UI.WebControls.WebParts;
using  System.Web.UI.HtmlControls;

using  Pattern.ChainOfResponsibility;

public  partial  class  ChainOfResponsibility : System.Web.UI.Page
{
    
protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
    
{
        AbstractExecutor employee 
= new Employee();
        AbstractExecutor leader 
= new Leader();
        AbstractExecutor manager 
= new Manager();
        employee.SetSuccessor(leader);
        leader.SetSuccessor(manager);

        Response.Write(employee.Insert(
new MessageModel("abcd", DateTime.Now)));
        Response.Write(
"<br />");
        Response.Write(employee.Insert(
new MessageModel("abcdefgh", DateTime.Now)));
        Response.Write(
"<br />");
        Response.Write(employee.Insert(
new MessageModel("abcdefghigkl", DateTime.Now)));
        Response.Write(
"<br />");
        Response.Write(employee.Insert(
new MessageModel("abcdefghigklmnop", DateTime.Now)));
    }

}


运行结果
执行者:雇员 内容:abcd 时间:2007-4-22 20:04:41
执行者:主管 内容:abcdefgh 时间:2007-4-22 20:04:41
执行者:经理 内容:abcdefghigkl 时间:2007-4-22 20:04:41
你所插入的Message不符合要求


参考
http://www.dofactory.com/Patterns/PatternChain.aspx


OK
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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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光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

设计模式之责任链模式【Chain Of Responsibility Pattern】

当客户端发出一个请求,有多个对象都有机会来处理这个请求,但是客户端不知道究竟谁会来处理他的请求时,这是就可以使用责任链模式来处理这种情况。 1、定义 使多个对象都有机会处理请求,从而避免了请求的发送者和接收者之间的耦合关系。将这些对象连成一条链,并沿着这条链传递该请求,直到有对象处理它为止。 2、使用场景 多个对象可以处理一个请求,但具体由哪个对象处理则在运行时动态决定。 在请求者不明确...

Rogera的博客 920

【C#设计模式】20.职责链模式(Chain of Responsibility Pattern)【行为型】

1.1 动机(Motivate) 在软件构建过程中,一个请求可能被多个对象处理,但是每个请求在运行时只能有一个接受者,如果显式指定,将不可避免地带来请求发送者与接受者的紧耦合。如何使请求的发送者不需要指定具体的接受者,让请求的接受者自己在运行时决定来处理请求,从而使两者解耦。 1.2 意图(Intent) 避免请求发送者与接收者耦合在一起,让多个对象都有可能接受请求,将这些对象连接成一条链,并且沿着这条链传递请求,直到有对象处理它为止。       ——《设计模式》GoF ......

星Yeah 的博客 1653

Design Pattern - Chain of Responsibility(C#)

分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.youkuaiyun.com/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; DefinitionA

yffhhffv的博客 155

CSharp:Chain of Responsibility Pattern

这篇文章展示了一个基于责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)的珠宝业务处理系统实现。系统通过.NET 10构建,包含12个业务处理环节(从原料采购到员工培训),每个环节都是责任链中的一个处理器节点。核心特点包括: 使用抽象基类BaseBusinessHandler封装公共处理逻辑,支持异步处理和异常捕获 通过上下文对象JewelryBusinessContext在链中传递业务数据 集成日志记录(控制台和文件)和分布式追踪(OpenTelemetry) 提供并发控制机制(

Geovin Du Dream Park 150

13.责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)

责任链模式 在工作中会有走流程的时候,一个采购流程需要项目经理签字,财务签字,老板签字等,而责任链模式就是把请求依次传递给接受者,接受者可能有多个,直到有一个接受者处理这个请求为止。 意图:避免请求发送者与接收者耦合在一起,让多个对象都有可能接收请求,将这些对象连接成一条链,并且沿着这条链传递请求,直到有对象处理它为止。 责任链模式是一种对象行为型模式,其主要优点如下。 降低了对象之间的耦合度。该模式使得一个对象无须知道到底是哪一个对象处理其请求以及链的结构,发送者和接收者也无须拥有对方的明确信息。

李公子的博客 153

责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)

设计模式 - 吕震宇 .NET设计模式系列文章 薛敬明的专栏 乐在其中设计模式(C#) 设计模式(17)-Chain of Responsibility Pattern 行为模式(Behavioral Pattern)是对在不同的对象之间划分责任和算法的抽象化。行为模式不仅仅是关于类和对象的,而且是关于它们之间的相互作用的。 行为模式分为类的行为模式和对象的行为模式两种。

jiangxinyu的专栏 1034

14. 责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)

行为型模式: ★★★★☆: ★★★☆☆。

qq_45859942的博客 139
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