模板方法模式

模板方法模式

同步器的设计基于模板方法模式。模板方法模式的意图是,定义一个操作中的算法的骨架,而将一些步骤的实现延迟到子类中。模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。我们最常见的就是Spring框架里的各种Template。

例子:
我们开了个蛋糕店,我们决定先卖奶油蛋糕,芝士蛋糕和慕斯蛋糕。三种蛋糕在制作方式上一样,都包括造型,烘焙和涂抹蛋糕上的东西。所以可以定义一个抽象蛋糕模型:

/**
 * 类说明:抽象蛋糕模型
 */
public abstract class AbstractCake {
    protected abstract void shape();
    protected abstract void apply();
    protected abstract void brake();

    /*模板方法*/
    public final void run(){
        this.shape();
        this.apply();
        this.brake();
    }
}

然后就可以批量生产三种蛋糕:

/**
 * 类说明:芝士蛋糕
 */
public class CheeseCake  extends AbstractCake {

    @Override
    protected void shape() {
        System.out.println("芝士蛋糕造型");
    }

    @Override
    protected void apply() {
        System.out.println("芝士蛋糕涂抹");
    }

    @Override
    protected void brake() {
        System.out.println("芝士蛋糕烘焙");
    }
}

另外两种省略。
这样一来,不但可以批量生产三种蛋糕,而且如果日后有扩展,只需要继承抽象蛋糕方法就可以了,十分方便,我们天天生意做得越来越赚钱。

/**
 * 类说明:生产蛋糕
 */
public class MakeCake {
    public static void main(String[] args) {
        AbstractCake cake1 = new CheeseCake();
        AbstractCake cake2 = new CreamCake();
        AbstractCake cake3 = new MousseCake();
        cake1.run();
        cake2.run();
        cake3.run();
    }
}

突然有一天,我们发现市面有一种最简单的小蛋糕销量很好,这种蛋糕就是简单烘烤成型就可以卖,并不需要涂抹什么食材,由于制作简单销售量大,这个品种也很赚钱,于是我们也想要生产这种蛋糕。但是我们发现了一个问题,抽象蛋糕是定义了抽象的涂抹方法的,也就是说扩展的这种蛋糕是必须要实现涂抹方法,这就很鸡儿蛋疼了。怎么办?我们可以将原来的模板修改为带钩子的模板:

/**
 * 类说明:抽象蛋糕模型
 */
public abstract class AbstractCake {
    protected abstract void shape();
    protected abstract void apply();
    protected abstract void brake();
    
    /*模板方法*/
    public final void run(){
        this.shape();
        if(this.shouldApply()){
            this.apply();
        }
        this.brake();
    }

    protected boolean shouldApply(){
        return true;
    }
}

做小蛋糕的时候通过flag来控制是否涂抹,其余已有的蛋糕制作不需要任何修改可以照常进行:

/**
 * 类说明:小蛋糕
 */
public class SmallCake extends AbstractCake {

    private boolean flag = false;
    public void setFlag(boolean shouldApply){
        flag = shouldApply;
    }
    @Override
    protected boolean shouldApply() {
        return this.flag;
    }
    @Override
    protected void shape() {
        System.out.println("小蛋糕造型");
    }

    @Override
    protected void apply() {
        System.out.println("小蛋糕涂抹");
    }

    @Override
    protected void brake() {
        System.out.println("小蛋糕烘焙");
    }

}
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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