Observer模式实验报告

Observer模式实验报告
Observer模式实验报告

实验报告

一、设计问题

Observer模式的应用。股票的价格随着时间会在一定范围内波动,对于每个股票,股票分析软件提供多种指标分析,如分时图,K线图等,以辅助投资者进行投资决策。分时图是将每分钟的股票价格连起来的折线图;K线图反应每天股票的开盘价、收盘价、最低价和最高价(收盘价高于开盘价用红线绘制,反之用绿线绘制,若收盘价等于开盘价用白线绘制):根据情况,也可能需要增加其他类型的指标分析报告。请选用适当的设计模式,编写一个股票行情分析软件,随着时间的推移和股票价格的变动,实现各种指标的动态更新(要求至少实现一个股票的分时图和K线图)。

二、问题分析与模式选用

应当设计一个窗口类SharesWin用来绘图,另外设计一个类SharesThread产生数据。SharesWin包含分别绘制分时图和K线图的部件TimePanel和KLinePanel,这两个类作为观察者。SharesThread作为主题,这样就使用了观察者模式。观察者模式的UML类图:

三、设计方案

类图: +mian()-SharesWin -SharesThread Main

-TimePanel -KLinePanel

SharesWin TimePanel KLinePanel +updata()<>Observer SharesThread +addObserver()+deleteObserver()+notifyObserver()<>Subject

四、运行结果及效果分析

五、实现源代码

模式识别第二次上机实验报告

北京科技大学计算机与通信工程学院 模式分类第二次上机实验报告 姓名:XXXXXX 学号:00000000 班级:电信11 时间:2014-04-16

一、实验目的 1.掌握支持向量机(SVM)的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等; 二、实验内容 2.准备好数据,首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为: label index1:value1 index2:value2 ... 其中对于分类来说label为类标识,指定数据的种类;对于回归来说label为目标值。(我主要要用到回归) Index是从1开始的自然数,value是每一维的特征值。 该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成,也可以使用网络上的FormatDataLibsvm.xls来完成。FormatDataLibsvm.xls使用说明: 先将数据按照下列格式存放(注意label放最后面): value1 value2 label value1 value2 label 然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格,接着工具->宏执行行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。将该数据存放到文本文件中进行下一步的处理。 3.对数据进行归一化。 该过程要用到libsvm软件包中的svm-scale.exe Svm-scale用法: 用法:svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y_lower y_upper] [-s save_filename] [-r restore_filename] filename (缺省值:lower = -1,upper = 1,没有对y进行缩放)其中,-l:数据下限标记;lower:缩放后数据下限;-u:数据上限标记;upper:缩放后数据上限;-y:是否对目标值同时进行缩放;y_lower为下限值,y_upper为上限值;(回归需要对目标进行缩放,因此该参数可以设定为–y -1 1 )-s save_filename:表示将缩放的规则保存为文件save_filename;-r restore_filename:表示将缩放规则文件restore_filename载入后按此缩放;filename:待缩放的数据文件(要求满足前面所述的格式)。缩放规则文件可以用文本浏览器打开,看到其格式为: y lower upper min max x lower upper index1 min1 max1 index2 min2 max2 其中的lower 与upper 与使用时所设置的lower 与upper 含义相同;index 表示特征序号;min 转换前该特征的最小值;max 转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出,当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为: (Value-lower)*(max-min)/(upper - lower)+lower 其中value为归一化后的值,其他参数与前面介绍的相同。 建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化,然后再将归一化结果分成训练集和测试集。 4.训练数据,生成模型。 用法:svmtrain [options] training_set_file [model_file] 其中,options(操作参数):可用的选项即表示的涵义如下所示-s svm类型:设置SVM 类型,默

【精品实验报告】软件体系结构设计模式实验报告

【精品实验报告】软件体系结构设计模式实验报告软件体系结构 设计模式实验报告 学生姓名: 所在学院: 学生学号: 学生班级: 指导老师: 完成日期: 一、实验目的 熟练使用PowerDesigner和任意一种面向对象编程语言实现几种常见的设计模式,包括组合模式、外观模式、代理模式、观察者模式和策略模式,理解每一种设计模式的模式动机,掌握模式结构,学习如何使用代码实现这些模式,并学会分析这些模式的使用效果。 二、实验内容 使用PowerDesigner和任意一种面向对象编程语言实现组合模式、外观模式、代理模式、观察者模式和策略模式,包括根据实例绘制模式结构图、编写模式实例实现代码,运行并测试模式实例代码。 (1) 组合模式 使用组合模式设计一个杀毒软件(AntiVirus)的框架,该软件既可以对某个文件夹(Folder)杀毒,也可以对某个指定的文件(File)进行杀毒,文件种类包括文本文件TextFile、图片文件ImageFile、视频文件VideoFile。绘制类图并编程模拟实现。 (2) 组合模式 某教育机构组织结构如下图所示: 北京总部 教务办公室湖南分校行政办公室 教务办公室长沙教学点湘潭教学点行政办公室

教务办公室行政办公室教务办公室行政办公室 在该教育机构的OA系统中可以给各级办公室下发公文,现采用 组合模式设计该机构的组织结构,绘制相应的类图并编程模拟实现,在客户端代码中模拟下发公文。(注:可以定义一个办公室类为抽象叶子构件类,再将教务办公室和行政办公室作为其子类;可以定义一个教学机构类为抽象容器构件类,将总部、分校和教学点作为其子类。) (3) 外观模式 某系统需要提供一个文件加密模块,加密流程包括三个操作,分别是读取源文件、加密、保存加密之后的文件。读取文件和保存文件使用流来实现,这三个操作相对独立,其业务代码封装在三个不同的类中。现在需要提供一个统一的加密外观类,用户可以直接使用该加密外观类完成文件的读取、加密和保存三个操作,而不需要与每一个类进行交互,使用外观模式设计该加密模块,要求编程模拟实现。参考类图如下: reader = new FileReader();EncryptFacadecipher = new CipherMachine();writer = new FileWriter();-reader: FileReader-cipher: CipherMachine-writer: FileWriter +EncryptFacade () +fileEncrypt (String fileNameSrc,: voidString plainStr=reader.read(fileNameSrc); String fileNameDes)String

操作实验报告

《Linux操作系统》实验日志 班级: 姓名: 学号: 指导老师: 实验一:Linux常用命令实验日志 指导教师刘锐实验时间:2009 年10 月13 日学院计算机科学与技术学院专业信息安全 班级学号姓名实验室S308 实验题目: Linux常用命令 实验目的:

●练习并掌握Linux的常用命令 ●使用命令方式对用户,用户组及文件使用进行管理 ●使用图形界面方式对用户,用户组及文件使用进行管理 ●编写一个简单的C语言程序,并在linux环境下调试并运行 实验内容: 1.在命令交互方式下完成添加一个用户AA和一个用户组AAteam,并在AA用 户下建立一个名为test的文件,同时改变对该文件的访问权限。 2.在图形交互方式下添加一个用户BB和一个用户组BBteam,并建立一个名为 test文件,同时设置它的访问权限。 3.用C语言编写一个最简单的hello world程序 实验主要步骤: 1.练习Linux初学者需要掌握的常用50条命令 2.helloworld程序用vi或vim编辑器先编写源代码取名为hello.c 1)退出源文件编辑状态到命令行模式, 2)在命令行模式下输入gcc –o hello hello.c,其中hello是经编译过后生成的可执 行文件 3)用chmod命令修改hello文件的权限 4)在命令行模式下输入./hello 实验结果:

心得体会: 第一次实验课,我们开始接触Linux操作系统,很生疏和平时用的基本不一样。更别说命令方式了。这次实验用户组及文件使用进行管理,使用图形界面方式对用户,用户组及文件使用进行管理编写一个简单的C语言程序,并在linux环境下调试并运行。通过这次试验,我们学习和实践了一些基本命令.这些命令对于linux来说是必须的。-o选项表示我们要求输出的可执行文件名. -c表示只要求编译器输出目标代码,而不必要输出可执行文件. -g 表示要求编译器在编译的时候提供以后对程序进行调试的信息。对于编辑和修改程序我们需要应该运用VI编辑器来修改,而VI编辑器给我们提供了关键字的颜色等等,这使我们能更便捷的找到错误。我想这次实验告诉我如果对于一个陌生的操作系统,不仅要了解其基本理论,对于常用的基本操作也要了解。

模式识别实验报告

模式识别实验报告

————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

实验报告 实验课程名称:模式识别 姓名:王宇班级: 20110813 学号: 2011081325 实验名称规范程度原理叙述实验过程实验结果实验成绩 图像的贝叶斯分类 K均值聚类算法 神经网络模式识别 平均成绩 折合成绩 注:1、每个实验中各项成绩按照5分制评定,实验成绩为各项总和 2、平均成绩取各项实验平均成绩 3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合 2014年 6月

实验一、 图像的贝叶斯分类 一、实验目的 将模式识别方法与图像处理技术相结合,掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法,通过实验加深对基本概念的理解。 二、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 三、实验原理 概念: 阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法,对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值,然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。并根据比较的结果将对应的像素划分为两类,灰度值大于阈值的像素划分为一类,小于阈值的划分为另一类,等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。 最常用的模型可描述如下:假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成,处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的,但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别,此时,图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。而且这两个分布应大小接近,且均值足够远,方差足够小,这种情况下直方图呈现较明显的双峰。类似地,如果图像中包含多个单峰灰度目标,则直方图可能呈现较明显的多峰。 上述图像模型只是理想情况,有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。实际应用中应尽量减小错误分割的概率,常用的一种方法为选取最优阈值。这里所谓的最优阈值,就是指能使误分割概率最小的分割阈值。图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域,那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。如果概率密度函数形式已知,就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。 假设目标与背景两类像素值均服从正态分布且混有加性高斯噪声,上述分类问题可以使用模式识别中的最小错分概率贝叶斯分类器来解决。以1p 与2p 分别表示目标与背景的灰度分布概率密度函数,1P 与2P 分别表示两类的先验概率,则图像的混合概率密度函数可用下式表示为

设计模式实验报告

实验一单例模式的应用 1 实验目的 1) 掌握单例模式(Singleton)的特点 2) 分析具体问题,使用单例模式进行设计。 2 实验内容和要求 很多应用项目都有配置文件,这些配置文件里面定义一些应用需要的参数数据。 通常客户端使用这个类是通过new一个AppConfig的实例来得到一个操作配置文件内容的对象。如果在系统运行中,有很多地方都需要使用配置文件的内容,系统中会同时存在多份配置文件的内容,这会严重浪费内存资源。 事实上,对于AppConfig类,在运行期间,只需要一个对象实例就够了。那么应该怎么实现呢?用C#控制台应用程序实现该单例模式。绘制该模式的UML 图。 3 实验代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace AppConfig { publicclass Singleton { privatestatic Singleton instance; private Singleton() {

} publicstatic Singleton GetInstance() { if (instance == null) { instance = new Singleton(); } return instance; } } class Program { staticvoid Main(string[] args) { Singleton singletonOne = Singleton.GetInstance(); Singleton singletonTwo = Singleton.GetInstance(); if (singletonOne.Equals(singletonTwo)) { Console.WriteLine("singletonOne 和 singletonTwo 代表的是同一个实例"); } else { Console.WriteLine("singletonOne 和 singletonTwo 代表的是不同实例"); } Console.ReadKey(); } } } 4 实验结果

软件设计模式与软件体系结构实验报告

《软件体系结构》大作业(1) 学院:软件学院 课程名称:软件体系结构 专业班级: 学生姓名:学号: 学生姓名:学号: 指导教师: 完成时间:年月日 评分表 1、叙述各小组成员完成本题目的分工协作情况。 小组中的每个成员都先理解题目要求及涉及的设计模式,并一起完成代码编写。另外,组长负责文档制作。 2、评分表 序号姓名评分是否组长 1 2 作业正文需要包括以下内容: 1、作业题目内容的详细描述。 2、完成本题目所采用的软件设计模式名称及画出相应的类图,或者是所采用的 软件体系结构名称及画出相应的体系结构图。

3、画出完成本题目所设计程序的设计类图;如还有其他图,也一并画出。 4、完成本题目所设计的程序代码。 5、程序运行的典型界面截图

1、作业题目内容的详细描述。 【作业2.1-1】例2.3为使用工厂方法模式设计的汽车保险管理应用程序实例。现在需要 扩展例2.3的设计图,添加一个名为LuxuryCarInsurance的类,并且需要编写此类和其他需要添加的类的代码,详细要求参见光盘的相应作业部分。 【作业2.1-1】在例2.4中,设计并且实现了豪华(Super)和中等(Medium)别墅(House)与公寓(Condo)的查询。要求在该设计的基础上,增加一个新的类SemiDetacher(半独立式楼宇),并且编写代码,实现相应的查询功能,详细要求参见光盘的相应作业部分。 2、完成本题目所采用的软件设计模式名称及画出相应的类图,或者是所采用的软件体系结构名称及画出相应的体系结构图。 【作业2.1-1】采用的是工厂方法模式 【作业2.1-2】采用的是抽象方法模式

CSS页面布局及样式设计实验报告

实验项目名称: CSS页面布局及样式设计 (所属课程:web系统与技术) 学院:计算机学院专业班级:11级计科信息姓名:学号: 实验日期:实验地点:A06-404 合作者:指导教师:李 本实验项目成绩:教师签字:日期: 一、实验目的 (1)掌握CSS中的定位属性使用方法。 (2)掌握DIV+CSS的页面布局方式。 (3)掌握CSS中的常用属性的使用方法。 (4)理解CSS的样式构造。 二、实验条件 安装Web开发环境的微机。 三、实验内容 (1)重新对聊天室的注册页面、登陆页面和聊天页面进行页面布局。 (1)对聊天室的注册页面、登陆页面和聊天页面进行样式设计。 四、实验步骤 (1)注册页面使用CSS将注册表单居中显示,表单内嵌入表格将文本与输入域格式化显示,表单内使用label标签。 (2)登录页面中添加div层用于显示在线用户数。 (3)登录页面使用div将登录表单,在线用户数,logo图片,超链接等页面元素重新定位布局。 (4)聊天页面改用div标签并使用CSS的position定位属性进行布局,框架内的独立页面使用float属性进行布局。 (5)使用CSS设置三个页面的背景颜色或背景图片。 (6)注册页面使用CSS设计所有输入框和提交按钮的样式。 (7)登录页面使用CSS设置的超链接的字体和下划线、登录表单使用圆顶角、在线用户数使用图片数字,使用CSS设计登录按钮的显示样式。

(8)聊天页面中使用CSS设计信息发送表单和发送按钮的样式,设计用户信息列表和聊天信息段落的的显示样式。 五、实验结果 注册界面效果图及代码: //总体框架 //添加图片代码 //用户注册信息代码

注册信息

用户姓名:

用户密码:



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设计模式实验报告

计算机科学与技术学院 实验报告 课程名称:软件设计模式 专业:计算机科学与技术班级:班 学号: 姓名:

实验一单例模式的应用 1 实验目的 1) 掌握单例模式(Singleton)的特点 2) 分析具体问题,使用单例模式进行设计。 2 实验内容和要求 很多应用项目都有配置文件,这些配置文件里面定义一些应用需要的参数数据。 通常客户端使用这个类是通过new一个AppConfig的实例来得到一个操作配置文件内容的对象。如果在系统运行中,有很多地方都需要使用配置文件的内容,系统中会同时存在多份配置文件的内容,这会严重浪费内存资源。 事实上,对于AppConfig类,在运行期间,只需要一个对象实例就够了。那么应该怎么实现呢?用C#控制台应用程序实现该单例模式。绘制该模式的UML图。 [代码截图]: namespace实验一_单例模式_ { class Program { static void Main(string[] args) { AppConfig appc1 = AppConfig.GetAppConfig(); AppConfig appc2 = AppConfig.GetAppConfig(); appc1.SetParameterA("hello"); appc2.SetParameterA("hi"); if (appc1.Equals(appc2)){ Console.WriteLine("appc1 和 appc2 代表的是同一个实例"); } else{ Console.WriteLine("appc1 和 appc2 代表的是不同实例"); } Console.WriteLine(appc1.GetParameterA()); Console.WriteLine(appc2.GetParameterA()); Console.ReadKey();

设计模式上机实验二实验报告

设计模式实验二 实验报告书 专业班级软件0703 学号24 姓名吉亚云 指导老师刘伟 时间2010年4月24日 中南大学软件学院

实验二设计模式上机实验二 一、实验目的 使用PowerDesigner和任意一种面向对象编程语言实现几种常用的设计模式,加深对这些模式的理解,包括装饰模式、外观模式、代理模式、职责链模式、命令模式、迭代器模式、观察者模式、状态模式、策略模式和模板方法模式。 二、实验内容 使用PowerDesigner和任意一种面向对象编程语言实现装饰模式、外观模式、代理模式、职责链模式、命令模式、迭代器模式、观察者模式、状态模式、策略模式和模板方法模式,包括根据实例绘制相应的模式结构图、编写模式实现代码,运行并测试模式实例代码。 三、实验要求 1. 正确无误绘制装饰模式、外观模式、代理模式、职责链模式、命令模式、迭代器模式、观察者模式、状态模式、策略模式和模板方法模式的模式结构图; 2. 使用任意一种面向对象编程语言实现装饰模式、外观模式、代理模式、职责链模式、命令模式、迭代器模式、观察者模式、状态模式、策略模式和模板方法模式,代码运行正确无误。 四、实验步骤 1. 使用PowerDesigner绘制装饰模式结构图并用面向对象编程语言实现该模式; 2. 使用PowerDesigner绘制外观模式结构图并用面向对象编程语言实现该模式; 3. 使用PowerDesigner绘制代理模式结构图并用面向对象编程语言实现该模式; 4. 使用PowerDesigner绘制职责链模式结构图并用面向对象编程语言实现该模式; 5. 使用PowerDesigner绘制命令模式结构图并用面向对象编程语言实现该模式; 6. 使用PowerDesigner绘制迭代器模式结构图并用面向对象编程语言实现该模式; 7. 使用PowerDesigner绘制观察者模式结构图并用面向对象编程语言实现该模式; 8. 使用PowerDesigner绘制状态模式结构图并用面向对象编程语言实现该模式; 9. 使用PowerDesigner绘制策略模式结构图并用面向对象编程语言实现该模式; 10. 使用PowerDesigner绘制模板方法模式结构图并用面向对象编程语言实现该模式。 五、实验报告要求 1. 提供装饰模式结构图及实现代码; 2. 提供外观模式结构图及实现代码; 3. 提供代理模式结构图及实现代码; 4. 提供职责链模式结构图及实现代码;

设计性实验报告格式

大学物理设计性实验报告 实验项目名称:万用表设计与组装实验仪 姓名:李双阳学号:131409138 专业:数学与应用数学班级:1314091 指导教师:_王朝勇王新练 上课时间:2010 年12 月 6 日

一、实验设计方案 实验名称:万能表的设计与组装试验仪 实验时间:2010年12月6日 小组合作: 是 小组成员:孙超群 1. 实验目的:掌握数字万用表的工作原理、组成和特性。 2. 掌握数字万用表的校准和使用。 3. 掌握多量程数字万用表分压、分流电路计算和连接;学会设计制作、使用多量程数字万用表 2、实验地点及仪器、设备和材料: 万用表设计与组装实验仪、标准数字万用表。 3、实验思路(实验原理、数据处理方法及实验步骤等): 1. 直流电压测量电路 在数字电压表头前面加一级分压电路(分压电阻),可以扩展直流电压测量的量程。 数字万用表的直流电压档分压电路如图一所示,它能在不降低输入阻抗的情况下,达到准确的分压效果。 例如:其中200 V 档的分压比为: 001.010*********==+++++M K R R R R R R R 其余各档的分压比分别为: 档位 200mV 2V 20V 200V 2000V 分压比 1 0.1 0.01 0.001 0.0001 图一 实用分压器电路 实际设计时是根据各档的分压比和总电阻来确定各分压电阻的,如先确定 M R R R R R R 1054321=++++=总 再计算200V 档的电阻:K R R R 10001.021==+总,依次可计算出3R 、4R 、5R 等各档的分压电阻值。换量程时,多刀量程转换开关可以根据档位调整小数点的位置,使用者可方便地直读出测量结果。 尽管上述最高量程档的理论量程是2000V ,但通常的数字万用表出于耐压和安全考虑,规定最高电压量限为1000V 或750V 。

模式识别实验报告(一二)

信息与通信工程学院 模式识别实验报告 班级: 姓名: 学号: 日期:2011年12月

实验一、Bayes 分类器设计 一、实验目的: 1.对模式识别有一个初步的理解 2.能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识 3.理解二类分类器的设计原理 二、实验条件: matlab 软件 三、实验原理: 最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行: 1)在已知 ) (i P ω, ) (i X P ω,i=1,…,c 及给出待识别的X 的情况下,根据贝叶斯公式计 算出后验概率: ∑== c j i i i i i P X P P X P X P 1 ) ()() ()()(ωωωωω j=1,…,x 2)利用计算出的后验概率及决策表,按下面的公式计算出采取i a ,i=1,…,a 的条件风险 ∑== c j j j i i X P a X a R 1 )(),()(ωω λ,i=1,2,…,a 3)对(2)中得到的a 个条件风险值) (X a R i ,i=1,…,a 进行比较,找出使其条件风险最小的 决策k a ,即()() 1,min k i i a R a x R a x == 则 k a 就是最小风险贝叶斯决策。 四、实验内容 假定某个局部区域细胞识别中正常(1ω)和非正常(2ω)两类先验概率分别为 正常状态:P (1ω)=; 异常状态:P (2ω)=。 现有一系列待观察的细胞,其观察值为x : 已知先验概率是的曲线如下图:

)|(1ωx p )|(2ωx p 类条件概率分布正态分布分别为(-2,)(2,4)试对观察的结果 进行分类。 五、实验步骤: 1.用matlab 完成分类器的设计,说明文字程序相应语句,子程序有调用过程。 2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 3.最小风险贝叶斯决策,决策表如下: 结果,并比较两个结果。 六、实验代码 1.最小错误率贝叶斯决策 x=[ ] pw1=; pw2=; e1=-2; a1=; e2=2;a2=2; m=numel(x); %得到待测细胞个数 pw1_x=zeros(1,m); %存放对w1的后验概率矩阵 pw2_x=zeros(1,m); %存放对w2的后验概率矩阵

设计模式实验报告-建造者模式

建造者模式 建造者 建造者设计模式定义了处理其他对象的复杂构建的对象设计。 问题:创建复杂对象时候,构造函数的创建会涉及通用体系结构判定。某些编程人员认为任何构造函数都应当执行适当的逻辑以创建整个对象。另外一些编程人员则认识到将某些逻辑分解入其他方法才是有意义的。采用后一种样式设计的构造函数基本上是一系列请求实例化的方法。上述两种解决方案都不是特别灵活。事实上,它们根本就是错误的解决方案。 解决方案:我们可以基于一组业务逻辑的结果来构造对象。在示例中,对象只有特定的部分必须被创建。如果完全定义对象的所有部分,那么可能导致完全预见不能的结果。 多个方法调用的复杂性问题在使用之处似乎并非太严重,但该复杂性却是缓慢增长的。如果需要经常调用这些方法,那么就应当创建一个Builder对象。 UML MyObject MyObjectBuilder -MyObject:MyObect +complexFunctionA() +createInstanceOfMyObject() +complexFunctionB() +buideMyObject(configurationOptions) +getBuiltMyObject() *MyObject类具有能够完全实现对象构造的两个方法。为了具有完整的Myobject对象,需要执行complexFunctionA()和complexFunctionB()方法。 * MyObjectBuilder类包含一个名为createInstanceOfMyObject()的方法。这个类负责创建Myobject类的一个简单实例。需要注意没有用于进一步构造的配置选项。这个类还存储MyObjectBuilder类创建的实例中的私有实例。 *buildMyObject()方法接受参数configurationOption。这个方法用于调用在MyObjectBuilder 对象中存储的MyObject对象的complexFunctionA()和complexFunctionB()方法。 *getBuildObject()方法返回MyObjectBuilder对象内部Myobject对象的私有实例,该实例既是完整的,也是正常构建的。 示例代码演示: _type=$type; } public function setSize($size) {

网络实验报告总结.doc

实验 1 PacketTrace基本使用 一、实验目的 掌握 Cisco Packet Tracer软件的使用方法。 二、实验任务 在 Cisco Packet Tracer中用HUB组建局域网,利用PING命令检测机器的互通性。 三、实验设备 集线器( HUB)一台,工作站PC三台,直连电缆三条。 四、实验环境 实验环境如图1-1 所示。 图 1-1交换机基本配置实验环境 五、实验步骤 (一)安装模拟器 1、运行“ PacketTracer53_setup”文件,并按如下图所示完成安装; 点“ Next ”

选择“ I accept the agreement”后,点“ next”不用更改安装目录,直接点“ next ” 点“ next ”

点“ next ” 点“ install”

正在安装 点“ Finish ”,安装完成。 2、进入页面。 (二)使用模拟器 1、运行Cisco Packet Tracer 软件,在逻辑工作区放入一台集线器和三台终端设备PC,用 直连线按下图将HUB 和PC工作站连接起 来, HUB端 接 Port 口, PC端分别接以太网口。

2、分别点击各工作站PC,进入其配置窗口,选择桌面项,选择运行IP 地址配置(IP Configuration ),设置IP 地址和子网掩码分别为PC0:1.1.1.1 ,255.255.255.0 ;PC1:1.1.1.2 ,255.255.255.0 ; PC2: 1.1.1.3 , 255.255.255.0 。 3、点击 Cisco Packet Tracer软件右下方的仿真模式按钮,如图1-2所示。将Cisco Packet Tracer的工作状态由实时模式转换为仿真模式。 图1-2 按Simulation Mode 按钮 4、点击PC0进入配置窗口,选择桌面Desktop 项,选择运行命令提示符Command Prompt,如图1-3 所示。 图5、在上述DOS命令行窗口中,输入(Simulation Panel)中点击自动捕获1-3进入PC配置窗口 Ping 1.1.1.3命令,回车运行。然后在仿真面板 / 播放( Auto Capture/Play)按钮,如图1-4 所示。 图 1-4 点击自动抓取 /运行按钮 6、观察数据包发送的演示过程,对应地在仿真面板的事件列表( 的类型。如图1-5 和图 1-6 所示。 Event List )中观察数据包

设计性实验报告

计算机与信息工程学院设计性实验报告 一、 实验目的 1.掌握线性时不变系统的两种描述形式—传递函数描述法、零极点增益描述法。 2.掌握两种描述形式之间的转换。 3.掌握连续和离散系统频率响应的求解 二、 实验仪器或设备 装MATLAB 软件的计算机一台。 三、 实验内容 1. 生成20个点的单位脉冲信号、单位阶跃信号,并记录下函数命令和波形。 2. 生成占空比为30%的矩形波。 3. 将连续系统 4)(s )21)(s (s 3) 1)(s -(s 0.5H(s)++++=转化为传递函数模型的描述形式。 4. 将离散系统 4-3-2-1--2 -10.5z 0.9z -1.3z 1.6z -12z 5z 3H(z)++++=转化为传递函数和零极点增益模型的的描述形式。

四、实验步骤(包括主要步骤、代码分析等) 1. 生成20个点的单位脉冲信号、单位阶跃信号,并记录下函数命令和波 形。 程序: clear,clc,close %清除变量空间变量,清除命令窗口命令,关闭图形窗口 t=-10:9; %取20个点 ft1=(t==0); %单位脉冲信号函数 ft2=(t>=0); %单位阶跃信号函数 subplot(1,2,1),stem(t,ft1,'m-o') %图像窗口1行2列的第1个子图绘制单位脉冲信号图形 title('20个点的单位脉冲信号'); %设置标题为“20个点的单位脉冲信号” subplot(1,2,2),stem(t,ft2) %图像窗口1行2列的第2个子图绘制单位阶跃信号图形 title('20个点的单位阶跃信号'); %设置标题为“20个点的单位阶跃信号” 2. 生成占空比为30%的矩形波。 程序: clear,clc,close %清除变量空间变量,清除命令窗口命令 x=0:0.001:0.6; %设置变量x的值范围 y=square(2*pi*10*x,30); %用square函数得到占空比为30%的矩形波 plot(x,y,'m'); %绘制矩形波的图像

模式识别实验报告

实验一Bayes 分类器设计 本实验旨在让同学对模式识别有一个初步的理解,能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识,理解二类分类器的设计原理。 1实验原理 最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行: (1)在已知)(i P ω,)(i X P ω,i=1,…,c 及给出待识别的X 的情况下,根据贝叶斯公式计算出后验概率: ∑== c j i i i i i P X P P X P X P 1 ) ()() ()()(ωωωωω j=1,…,x (2)利用计算出的后验概率及决策表,按下面的公式计算出采取i a ,i=1,…,a 的条件风险 ∑== c j j j i i X P a X a R 1 )(),()(ωω λ,i=1,2,…,a (3)对(2)中得到的a 个条件风险值)(X a R i ,i=1,…,a 进行比较,找出使其条件风险最小的决策k a ,即 则k a 就是最小风险贝叶斯决策。 2实验内容 假定某个局部区域细胞识别中正常(1ω)和非正常(2ω)两类先验概率分别为 正常状态:P (1ω)=0.9; 异常状态:P (2ω)=0.1。

现有一系列待观察的细胞,其观察值为x : -3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532 已知类条件概率密度曲线如下图: )|(1ωx p )|(2ωx p 类条件概率分布正态分布分别为(-2,0.25)(2,4)试对观察的结果进 行分类。 3 实验要求 1) 用matlab 完成分类器的设计,要求程序相应语句有说明文字。 2) 根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 3) 如果是最小风险贝叶斯决策,决策表如下:

软件设计模式实验报告

应用4+1视图法及UML设计软件体系架构及设计模式实践 一实验目的 通过对实际案例进行软件设计来掌握软件体系架构模式的选择应用以及典型4+1视图软件架构设计方法的应用,并能熟练掌握如何利用Rational Rose 软件进行软件架构设计。 二实验内容 (1)根据“信用卡申请件处理外包业务处理平台设计”需求选定软件体系结 构模式 (2)利用UML软件进行4+1视图架构设计,包括逻辑视图、开发视图、进程 视图、物理视图和场景视图。’ A逻辑视图描述系统的功能需求,系统分解成一系列的功能抽象,采用时序图、协作图、类图等来表示; B开发视图描述软件在开发环境下的静态组织。开发视图关注程序包,应用的统一框架,引用的类库、SDK和中间件,以及工程和包 的划分规则等,规范、约束开发环境的结构; C进程试图侧重系统的运行特性,关注非功能性的需求(性能,可用性)。服务于系统集成人员,方便后续性能测试。强调并发性、分 布性、集成性、鲁棒性(容错)、可扩充性、吞吐量等。定义逻辑 视图中的各个类的具体操作是在哪一个进程和线程中被执行,可以 组件图为基础表示; D物理试图主要描述硬件配置。服务于系统工程人员,解决系统的拓扑结构、系统安装、通信等问题。主要考虑如何把软件映射到硬件 上,也要考虑系统性能、规模、可靠性等。可以与进程视图一起映 射; E场景用于刻画构件之间的相互关系,将四个视图有机地联系起来。

可以描述一个特定的视图内的构件关系,也可以描述不同视图间的 构件关系。通常用Use Case图来描述。 (3)设计模式的实践,从创建者模式、结构型模式和行为模式三大类模式进 行对象设计,每种类型的模式至少应用一种,并用应用了设计模式后的 类设计修订逻辑视图中的类图。 三 SOA架构模式及流程分析(湛滨瑜) 3.1 SOA架构介绍 SOA是英文Service-Oriented Architecture,即面向服务架构的缩写。 面向服务的体系结构(service-oriented architecture,SOA)是一个组件模型,它将应用程序的不同功能单元(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的,它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种这样的系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。 这种具有中立的接口定义(没有强制绑定到特定的实现上)的特征称为服务之间的松耦合。松耦合系统的好处有两点,一点是它的灵活性,另一点是,当组成整个应用程序的每个服务的内部结构和实现逐渐地发生改变时,它能够继续存在。而另一方面,紧耦合意味着应用程序的不同组件之间的接口与其功能和结构是紧密相连的,因而当需要对部分或整个应用程序进行某种形式的更改时,它们就显得非常脆弱。 对松耦合的系统的需要来源于业务应用程序需要根据业务的需要变得更加灵活,以适应不断变化的环境,比如经常改变的政策、业务级别、业务重点、合作伙伴关系、行业地位以及其他与业务有关的因素,这些因素甚至会影响业务的性质。我们称能够灵活地适应环境变化的业务为按需(On demand)业务,在按需业务中,一旦需要,就可以对完成或执行任务的方式进行必要的更改。 SOA三大基本特征

模式识别实验报告_2

模式识别理论与方法 课程作业实验报告 实验名称:Generating Pattern Classes 实验编号:Proj01-01 规定提交日期:2012年3月16日 实际提交日期:2012年3月13日 摘要: 在熟悉Matlab中相关产生随机数和随机向量的函数基础上,重点就多元(维)高斯分布情况进行了本次实验研究:以mvnrnd()函数为核心,由浅入深、由简到难地逐步实现了获得N 个d维c类模式集,并将任意指定的两个维数、按类分不同颜色进行二维投影绘图展示。 技术论述:

1,用矩阵表征各均值、协方差2,多维正态分布函数: 实验结果讨论:

从实验的过程和结果来看,进一步熟悉了多维高斯分布函数的性质和使用,基本达到了预期目的。 实验结果: 图形部分: 图1集合中的任意指定两个维度投影散点图形

图2集合中的任意指定两个维度投影散点图形,每类一种颜色 数据部分: Fa= 9.6483 5.5074 2.4839 5.72087.2769 4.8807 9.1065 4.1758 1.5420 6.1500 6.2567 4.1387 10.0206 3.5897 2.6956 6.1500 6.9009 4.0248 10.1862 5.2959 3.1518 5.22877.1401 3.1974 10.4976 4.9501 1.4253 5.58257.4102 4.9474 11.3841 4.5128 2.0714 5.90068.2228 4.4821 9.6409 5.43540.9810 6.2676 6.9863 4.2530 8.8512 5.2401 2.7416 6.5095 6.1853 4.8751 9.8849 5.8766 3.3881 5.7879 6.7070 6.6132 10.6845 4.8772 3.4440 6.0758 6.6633 3.5381 8.7478 3.3923 2.4628 6.1352 6.9258 3.3907

哈尔滨工程大学模式识别实验报告

实验报告实验课程名称:模式识别 姓名:班级:学号:

注:1、每个实验中各项成绩按照5分制评定,实验成绩为各项总和 2、平均成绩取各项实验平均成绩 3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合 ; 2015年4月 实验1 图像的贝叶斯分类 实验目的 将模式识别方法与图像处理技术相结合,掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法,通过实验加深对基本概念的理解。 实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB ( 实验原理 基本原理 阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法,对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值,然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。并根据比较的结果将对应的像素划分为两类,灰度值大于阈值的像素划分为一类,小于阈值的划分为另一类,等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。此过程中,确定阈值是分割的关键。

对一般的图像进行分割处理通常对图像的灰度分布有一定的假设,或者说是基于一定的图像模型。最常用的模型可描述如下:假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成,处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的,但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别,此时,图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。而且这两个分布应大小接近,且均值足够远,方差足够小,这种情况下直方图呈现较明显的双峰。类似地,如果图像中包含多个单峰灰度目标,则直方图可能呈现较明显的多峰。 上述图像模型只是理想情况,有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。实际应用中应尽量减小错误分割的概率,常用的一种方法为选取最优阈值。这里所谓的最优阈值,就是指能使误分割概率最小的分割阈值。图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域,那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。如果概率密度函数形式已知,就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。 假设目标与背景两类像素值均服从正态分布且混有加性高斯噪声,上述分类问题可用模式识别中的最小错分概率贝叶斯分类器来解决。以1p 与2p 分别表示目标与背景的灰度分布概率密度函数,1P 与2P 分别表示两类的先验概率,则图像的混合概率密度函数用下式表示 1122()()()p x P p x P p x =+ 式中1p 和2p 分别为 … 212 1()21()x p x μσ--= 222 2()22()x p x μσ-- = 121P P += 1σ、2σ是针对背景和目标两类区域灰度均值1μ与2μ的标准差。若假定目标的灰度较亮,

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