@font-face { font-family: "Times New Roman" } @font-face { font-family: "宋体" } @font-face { font-family: "Wingdings" } p.MsoNormal { mso-style-name: 正文; mso-style-parent: ""; margin: 0 0 0.0001pt; mso-pagination: no

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何为设计模式? 就是对一些常见问题进行归纳总结,并针对具体问题给出一套通用的解决办法(强调的是解决问题的思想): 在开发中,只要遇到这类问题,就可以直接使用这些设计模式解决问题. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1,单例模式 单利模式:就是解决在程序运行过

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源代码在github上面,需要的自己进行下载:https://github.com/yuzhoukamen/UnikmDesignPattern.git 工厂模式(Factory Pattern)是最常用的设计模式之一.这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式. 在工厂模式中,我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑,并且是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象. 介绍 意图:定义一个创建对象的接口,让其子类自己决定实例化哪一个工厂类,工厂模式使其创建过程延迟到子类进行

内容来源: 波客 菜鸟教程 策略模式 在策略模式(Strategy Pattern)中,一个类的行为或其算法可以在运行时更改.这种类型的设计模式属于行为型模式. 在策略模式中,我们创建表示各种策略的对象和一个行为随着策略对象改变而改变的 context 对象.策略对象改变 context 对象的执行算法. 介绍 意图:定义一系列的算法,把它们一个个封装起来, 并且使它们可相互替换. 主要解决:在有多种算法相似的情况下,使用 if...else 所带来的复杂和难以维护. 何时使用:一个系统有许多许

CreateJS介绍 CreateJS是基于HTML5开发的一套模块化的库和工具.基于这些库,可以非常快捷地开发出基于HTML5的游戏.动画和交互应用.CreateJS主要包含如下四个类库: EaselJS – 简化处理HTML5画布(核心) TweenJS – 用来帮助调整HTML5和Javascript属性 SoundJS – 用来简化处理HTML5 audio PreloadJS – 帮助管理和协调加载中的一些资源 CreateJS官网:http://createjs.com/Create

NumPy 部分功能如下: ndarray,一个具有矢量运算符和复杂广播能力的快速节省空间的多维数组 用于对数组数据进行快速运算的标准数学函数 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 线性代数丶随机数生成以及傅里叶变换功能 用于继承由C丶C++ 丶Fortran等语言编写的代码的工具 NumPy 最重要的一个特点就是其N维数组对象(ndarray),该对象是一个快速而灵活的大数据集容器 .可以利用这个数组对象对整块数据进行一些数学运算,其语法跟标量之间的运算一样. 统一进入方式:i

ylbtech-设计模式-Runoob:工厂模式 1.返回顶部 1. 工厂模式 工厂模式(Factory Pattern)是 Java 中最常用的设计模式之一.这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式. 在工厂模式中,我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑,并且是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象. 介绍 意图:定义一个创建对象的接口,让其子类自己决定实例化哪一个工厂类,工厂模式使其创建过程延迟到子类进行. 主要解决:主要解决接口选择的问题. 何时使用:我们明确地

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工厂模式(Factory Pattern)是 Java 中最常用的设计模式之一.这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式. 在工厂模式中,我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑,并且是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象.我们只关注创建工厂对象.通过给工厂对象传递不同参数来实现获得不同的子类. 介绍 意图 定义一个创建对象的接口,让其子类自己决定实例化哪一个工厂类,工厂模式使其创建过程延迟到子类进行. 主要解决 主要解决接口选择的问题.我们通过工厂来替我们选择,对于

作者:褚超群 | 旷视科技 MegEngine 架构师 背景介绍 在算法研究的过程中,算法同学们可能经常会尝试定义各种新的神经网络层(neural network layer),比如 Layer Norm,Deformable Conv 等.为了实现这些层以进行实验,算法同学可以使用神经网络框架或者 numpy 中提供的基础操作(如张量/标量的加减乘除等)去组合出所需的层的功能.然而这通常会造成这些层的性能断崖式的下跌,大大影响了算法同学们尝试新算法的效率.所以很多情况下,算法同学们会选择为自己

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