Interface Project

本文介绍了一种解决项目中出现的循环依赖问题的方法。通过引入接口项目,并定义接口来解除直接的依赖关系,避免了项目间的循环引用。这种方法适用于需要从不同层级获取数据但又不能形成双向依赖的情况。

比如下面的例子:

projectStatusBar -->(refer to)projectApplication,因为它需要取到application level的一些数据(似乎不大合理,不应该这样依赖);现在需要给application对象增加一个新的成员变量mStatusBar,这就造成了新的dependency关系:projectApplication--> projectStatusBar。这就出现了circular dependency。

解决方法非常普通并且普遍 :

1. (假设并且一定已经)有一个interface project,它的任务就是包含一堆interface。我在里面加一个IStatusBar并定义需要在application类里使用的功能。

2. 在application里加个成员变量时IStatusBar类型。这样ProjectApplication-->interface project. 有其他人(code out of this project)会赋值给它。

3. 在projectStatusBar里,让StatusBar实现IStatusBar,这样ProjectStatusBar --> interface Project.

4. 在另外一个project里,把StatusBar实例赋值给application对象。那么这个project --> ProjectApplication + ProjectStatusBar。这种作用的project应该很容易找到,比如ProjectStatusBar就足够了。

5. Now it works without bringing in circular dependency relationship! 

转载于:https://www.cnblogs.com/taoxu0903/archive/2011/03/25/1995756.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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