掌握设计模式:单例与工场模式学习指南

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0 下载量 2 浏览量 更新于2024-12-03 收藏 260KB ZIP 举报
资源摘要信息:"设计模式与shejimoshi.zip文件概述" 设计模式是软件工程领域中的一个重要概念,它是一套被反复使用、多数人知晓、经过分类编目、代码设计经验的总结。使用设计模式的目的是为了代码重用,让代码更容易被他人理解,保证代码可靠性。设计模式通常包括以下几个特点:模式名称、问题描述、解决方案、效果和已知应用。设计模式可以分为创建型、结构型和行为型三类,其中创建型模式包括单例模式、工场模式(工厂模式)等。 单例模式(Singleton Pattern)是一种常见的设计模式,它用来确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点来获取该实例。单例模式在实现时,通常会通过私有构造函数、一个私有静态变量以及一个公有静态函数来实现。私有构造函数保证了外界无法直接创建该类的对象,公有静态函数则提供了唯一的访问入口。单例模式有多种实现方式,例如懒汉式、饿汉式、双重检查锁定式等。单例模式经常用于数据库连接池、日志系统、配置管理器等场景。 工厂模式(Factory Pattern)是创建型模式的一种,它提供了一种创建对象的最佳方式。在工厂模式中,创建对象的任务被交给一个专门的类(工厂类),由该工厂类决定创建哪种具体产品类的实例。这样做的好处是将对象的创建和使用分离,客户端只需关心产品的接口,不关心具体的实现。工厂模式主要包括简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式。简单工厂模式适用于产品种类较少的情况,工厂方法模式适用于产品种类较多且扩展性强的情况,抽象工厂模式适用于有多个产品等级结构的情况。 shejimoshi.zip文件可能包含了关于设计模式的详细内容和实例,可能以shejimoshi.docx文档的形式存在。文档中可能涵盖了设计模式的定义、分类、各种模式的介绍以及在实际开发中的应用。对于学习设计模式具有很大帮助,它可以帮助开发者深入理解这些模式的原理和应用场景,从而在实际工作中更有效地运用设计模式,提高代码质量和开发效率。 在实际应用设计模式时,需要对特定的设计模式有深刻的理解,否则可能会滥用或者错误地应用设计模式,导致代码复杂、难以维护。因此,文档shejimoshi.docx可能包含了对设计模式使用场景的详细解释、代码示例以及最佳实践的推荐。文档可能还会强调模式之间的对比,例如单例和静态类的区别,工厂模式与建造者模式的应用场景差异等,以便于开发者根据项目需求做出正确的选择。 此外,设计模式在不同编程语言和框架中的实现可能会有所不同,shejimoshi.docx文档可能还会讨论在特定技术栈中的实现细节,比如在Java、C#或Python等语言中的实现方式,以及在Spring、Hibernate等框架中的应用。通过这些内容,开发者可以更好地将设计模式融入到自己的开发实践中,写出更加优雅和高效的代码。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传