简单工厂设计模式

本文通过一个动物工厂的代码示例,展示了如何使用工厂模式创建不同的动物实例,如狗和猫,并调用它们的方法,如吃、睡和跳。代码包括了AnimalFactory类,用于创建特定类型的动物,以及Dog和Cat类,分别实现了动物的行为。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

class AnimalFactory{
	public static Dog createDog() {
		return new Dog();
	}
	public static Cat createCat() {
		return new Cat();
	}
	
	public static Animal createAnimal(String name) {
		if("Dog".equals(name)) {
			return new Dog();
		}else if("Cat".equals(name)){
			return new Cat();
		}else {
			return null;
		}
	}
}

class hello {

	public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
		Dog d =AnimalFactory.createDog();
		d.eat();
		Cat c = (Cat) AnimalFactory.createAnimal("Cat");
		c.sleep();
	}
}
class Cat extends Animal implements Jump, Serializable {
	
	public Cat() {
	}
	
	public Cat(String name, int leg) { // TODO Auto-generated constructor stub
		super(name, leg);
	}

	public void eat() { // TODO Auto-generated method stub
		System.out.println("猫吃鱼");
	}

	public void sleep() { // TODO Auto-generated method stub
		System.out.println("猫睡觉");
	}

	public void jump() { // TODO Auto-generated method stub
		System.out.println("猫跳高");
	}
}

class Dog extends Animal implements Jump, Serializable {
	public Dog() {
		
	}
	public Dog(String name, int leg) {
		super(name, leg);
	}

	@Override
	public void eat() { // TODO Auto-generated method stub
		System.out.println("狗吃骨头");
	}

	@Override
	public void sleep() { // TODO Auto-generated method stub
		System.out.println("狗睡觉");
	}

	@Override
	public void jump() { // TODO Auto-generated method stub
		System.out.println("狗跳高");
	}

}

运行结果:

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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