我眼中的设计模式 ----策略模式

                     作为开篇。有必要说明下。写文章不是我的强行,只是作为一个记录而已

     首先 对于策略模式给一个定义吧!策略模式:定义了算法簇,分别对其进行了封装,他们之间可以互换。这样做的话,可以让算法的变化独立于算法的客户端!

    这里先举一个鸭子的实例。对于一个鸭子,他有很多行为,比如叫,飞行,但不同种类的的鸭子,它有不同的行为。所以可能会有下面这种做法
package com.ssh.exercise;

public class Duck {
	
	
	 public void swim() {
		System.out.println("所有鸭子都会游泳!");
	}
	
	 public void quack(){
		 System.out.println("quack");
	 }
	 
	 public void fly(){
		 System.out.println("fly");
	 }
	 
}

具体的实例去实现覆盖对应的方法,如下面的代码所示:

package com.ssh.exercise;

public class WoodDuck extends Duck{

	@Override
	public void quack() {
		System.out.println("呱呱叫");
	}

	@Override
	public void fly() {
		System.out.println("木头鸭不会叫");
		
	}
	
	

}
但这样做的结果是:为了复用的目的而使用继承,反而效果不佳,一来并不是所有子类都具备超类的行为,代码在多了子类中重复,也很难知道所有鸭子的全部行为,运行时行为不容易改变,改变一个,会造成其他鸭子不想要的改变!

看到这里,你可能会想到把fly,quack从超类中单独出去,定义flyable,quackable的接口,子类来实现。虽然这样的做法,可以解决一部分的问题,但只是从一个噩梦到另外一个噩梦,想想,java是单继承的,如果,在会飞的鸭子里面,飞行动作又有其他变化呢。会不会造成代码无法复用,如果有很多子类,那么去修改那么多子类的飞行或者叫的行为不觉得很麻烦么?
想想开篇的定义,定义算法族,就是把可变化的东西提取出来,封装!

那我们就可以如下做:先定义fly和quack的接口,不同的飞行行为,或者喊叫的行为去实现对应的接口,这样一来对于不同的鸭子,就只要实现行为的实现类就可以了,代码比较简单。我就不贴了。

策略模式的设计原则:找出应用中可能需要变化之处,把他们独立起来,不要和那些不需要变化的代码混合在一起。尽量针对接口编程。不要针对实现编程,多用组合,少用继承



基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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