Flyweight模式

利用GPAC生成MP4文件 GPAC主要针对学生和内容创作者,代表了一个跨平台的多媒体框架,开发人员可以使用它在 LGPL 许可下制作开源媒体。GPAC多媒体框架兼容范围广泛的流行文件类型,从常见格式(如 AVI、MPEG 和 MOV)到复杂格式(如 MPEG-4 系统或 VRML/X3D)和 360 电影。 阅读详情

模式定义

 

Flyweight模式尤其适用于需要创建大量的颗粒对象,而这些对象在某些属性上又极为相似或着能够抽取出相同的属性的情况下,能大幅提高性能减少内存使用。

使用范围

 

  • 需要创建大量的颗粒对象(细微的,但是纹理清晰的)
  • 一个对象的外在属性能够抽取出来可供共享的

举例说明

 

假设需要在一个面板上绘出大量随机的圆圈图像,这些圆圈颜色是随机的,在面板上出现的位置也是随机的。通常的做法是在需要画出圆圈的时候new出一个Circle的实例,在画出来。假设需要画1000个圆圈,就需要创建1000个实例。

package zigzag.designpattern.flyweight;

import java.awt.*;
import java.awt.Color;
import java.awt.event.*;
import javax.swing.*;
import javax.swing.event.*;

class Painter extends JFrame{
   private static final Color colors[] = { Color.red, Color.blue,
                                           Color.yellow, Color.orange,
                                           Color.black,  Color.white };
   private static final int WIDTH = 600,
                            HEIGHT = 400,
                            NUMBER_OF_CIRCLES = 1000;

   public Painter() {
      Container contentPane = getContentPane();
      
      JButton button = new JButton("Draw Circle");
      final JPanel  panel  = new JPanel();

      contentPane.add(panel,  BorderLayout.CENTER);
      contentPane.add(button, BorderLayout.SOUTH);
      setSize(WIDTH ,HEIGHT);
      setTitle("Flightweight demo by ZigzagSoft.net");
      setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
      setVisible(true);

      button.addActionListener(new ActionListener() {
         public void actionPerformed(ActionEvent event) {
            Graphics g = panel.getGraphics();

            for(int i=0; i < NUMBER_OF_CIRCLES; ++i) {
               Circle circle = new Circle(getRandomColor());
               circle.draw(g, getRandomX(), getRandomY(), getRandomR());//1000 object created.
            }
         }
      });
   }

   private int getRandomX() {
      return (int)(Math.random()*WIDTH );
   }
   private int getRandomY() {
      return (int)(Math.random()*HEIGHT);
   }
   private int getRandomR() {
      return (int)(Math.random()*(HEIGHT/10));
   }
   private Color getRandomColor() {
      return colors[(int)(Math.random()*colors.length)];
   }
   public static void main(String[] args) {
      Painter painter = new Painter();
   }   
}

class Circle {
	   private Color color;

	   public Circle(Color color) {
	      this.color = color;
	   }
	   public void draw(Graphics g, int x, int y, int r) {
	      g.setColor(color);
	      g.drawOval(x, y, r, r);
	   }
	}

注意到在按钮事件中,我们循环创建Circle实例,消耗了太多的内存。

            for(int i=0; i < NUMBER_OF_CIRCLES; ++i) {
               Circle circle = new Circle(getRandomColor());
               circle.draw(g, getRandomX(), getRandomY(), getRandomR());//1000 object created.
            }

 

一个改进的做法是使用Flyweight。我们可以把创建过后的新的Circle存放在一个内存中,下次再次创建的时候,我们无须重新创建,而是每次都从内存中查找是否曾经创建过相同颜色的圆圈,有,则直接取出,否则才创建并保存至内存供下次使用。此处,Circle是一个细微的对象,颜色是它的一个纹理,可供大量共享。因此我们可以使用Singleton模式来维护这个内存的变化。一个改进的模式引入了新类CircleFactory

class CircleFactory {
   private static final HashMap circleByColor = new HashMap();

   public static Circle getCircle(Color color) {
      Circle circle = (Circle)circleByColor.get(color);

      if(circle == null) {
         circle = new Circle(color);
         circleByColor.put(color, circle);
         System.out.println("Creating " + color + " circle");
      }
      return circle;
   }
}

同时,创建Circle的方法也需要调整:

for(int i=0; i < NUMBER_OF_CIRCLES; ++i) {
                Circle circle = CircleFactory.getCircle(getRandomColor());
                circle.draw(g, getRandomX(), getRandomY(),getRandomR());
               //Since we have 6 different colors, we have 6 objects created.
            }

下载示例

 

rk3576 点亮 LCD(eDP) RK3576 处理器集成了对 **eDP (Embedded DisplayPort)** 接口的支持,主要用于驱动嵌入式或笔记本电脑的内置屏幕。支持 **eDP 1.3 版本协议**, 最大可支持 ****4K@120Hz**。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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