设计模式之建造者模式

本文介绍了建造者模式,它将复杂对象的构造与表示分离,同样构造过程可创建不同表示。阐述了其流程、UML图及角色,本质是分离整体与部分构建算法。还说明了适用场景,如产品内部结构复杂等,最后提及使用该模式可隔离产品内部与表象等优点。

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什么是建造者模式?

将一个复杂对象的构造与表示分离,使同样的构造过程可以创建出不同的表示。

建造者模式的流程

客户端负责创建指导者和具体建造者对象。然后,客户端把具体建造者对象给指导者,一声令下,指导者操纵建造者开始创建产品。当产品创建完成后,建造者把产品返还给客户端。

uml图以及角色分析

建造者(Builder)角色:定义创建一个Product对象所需的各个部件的操作

具体建造者(Concrete Builder)角色: 实现Builder角色提供的接口,一步一步完成创建产品实例的过程。 在建造过程完成后,提供产品的实例。

指导者(Director)角色:主要用来使用Builder接口,以一个统一的过程来构建所需要的Product对象

产品(Product)角色:产品便是建造中的复杂对象。

本质:

分离整体构建算法(产品表示)与部分构建算法

什么时候用建造者模式?

Product角色中有复杂的内部结构
Product角色属性之间相互依赖,建造者模式可以强迫生成顺序
在对象创建过程中会使用到一同中不易得到的一些其他对象

使用建造者模式的效果

优点:

隔离产品内部与表象,使之相互独立。
每一个Builder都相互独立
模式做建造的最终产品更易于控制

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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