设计模式大体上分那几大类

回答：设计模式大体上可以分为三大类，分别是创建型模式、结构型模式和行为型模式。其中，创建型模式主要关注对象的创建过程，包括工厂模式、抽象工厂模式、单例模式等；结构型模式主要关注对象的组合方式，包括适配器模式、装饰器模式、代理模式等；行为型模式主要关注对象之间的通信和协作方式，包括观察者模式、策略模式、命令模式等。

相关问题

matlab实现卷积神经网络遥感图像分类

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是近年来发展迅速的一种深度学习算法，常应用于图像分类领域。遥感图像是现代遥感技术的典型成果，应用广泛，因此将CNN应用于遥感图像分类任务具有重要意义。MATLAB作为一种计算机科学和工程领域常用的计算软件，向导式工具箱极大地方便了用户使用深度学习算法。

卷积神经网络分为输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。输入层将遥感图像的像素点值导入网络，卷积层提取并学习特征，池化层对特征进行降维处理，全连接层负责将降维后的特征传递给输出层，输出层给出最终分类结果。

MATLAB提供了针对CNN的工具箱，如Deep Learning Toolbox等。用户可以通过导入遥感图像数据集，通过该工具箱中的函数构建和配置CNN模型，从而实现遥感图像分类。在数据预处理方面，用户可以使用MATLAB中的图片处理函数进行规范化或裁剪，以适应网络的输入需求。然后，用户可以使用Deep Learning Toolbox中的trainNetwork函数训练CNN模型。训练期间，用户可以选择不同的优化算法，改变网络结构等。最后，用户可以通过已训练好的CNN模型对新的遥感图像数据进行分类预测。

总之，MATLAB实现卷积神经网络遥感图像分类的过程大体分为数据处理，网络构建，模型训练和预测分类。通过使用MATLAB提供的工具箱和函数，用户可以方便地完成遥感图像分类任务。

建造专家控制系统大体需要哪几个步骤,并举例

建造专家控制系统大体需要以下几个步骤：

1.需求调研：了解用户需求，明确控制系统的功能和性能要求。

2.系统架构设计：确定控制系统的总体架构和各模块之间的关系。

3.硬件选型：选择合适的硬件平台，包括处理器、传感器、执行器等。

4.软件开发：根据系统设计，开发控制系统软件，包括控制算法、通信协议等。

5.系统测试：对控制系统进行全面的测试，包括单元测试、集成测试和系统测试。

6.系统部署：将控制系统安装到目标设备中，进行调试和优化。

举例来说，如要建造一架可控制的机器人，首先需要了解用户需求，确定机器人的功能和性能要求，比如自主导航、精准操作等。然后根据这些要求，设计机器人的总体架构，选购合适的处理器、摄像头、电机等硬件，并编写控制算法和通信协议等软件。接着进行全面的测试，确保机器人能够正常运行。最后将机器人安装并调试，使其能够满足用户需求。