当前位置: 首页 > news >正文

基本设计模式

  • 单例模式
    ES5
function Duck1(name:string){this.name=namethis.instance=null
}Duck1.prototype.getName=function(){console.log(this.name)
}Duck1.getInstance=function(name:string){if(!this.instance){this.instance= new Duck1(name)}
}
const a=Duck1.getInstance('a')
const b=Duck1.getInstance('b')console.log(a===b) // true

ES6

class Duck{name="xxx"static instance:any=nullaction(){console.log('123')}static getInstance(){if(!this.instance){this.instance=new Duck()} return this.instance}
}const obj1=Duck.getInstance()
const obj2=Duck.getInstance()console.log(obj1===obj2) // true
  • 工厂模式
class Duck{name="xxx"constructor(name:string){this.name=name}   
}function factory(name:string){return new Duck(name)
}const a=factory('x')
const b=factory('s')
  • 策略模式
    代码里有多个if的情况时,做成策略模式,好处:
    策略模式利用组合,委托等技术和思想,有效的避免很多if条件语句
    策略模式提供了开放-封闭原则,使代码更容易理解和扩展
    策略模式中的代码可以复用
    策略模式优化的例子
    `
  • 代理模式
class Duck{name="xxx"constructor(name:string){this.name=name}   getName(){console.log('name: ',this.name)}setName(newValue:string){this.name=newValue}
}const tp=new Duck('a')const obj = new Proxy(tp,{set:function(target,property,value){return Reflect.set(target,property,'new:'+value)},get(target,property){if(property==='getName'){return function(value:String){Reflect.get(target,property,'new:'+value)}}return Reflect.get(target,property)}
})console.log(obj.name)obj.setName('jack')console.log(obj.name)

输出:
请添加图片描述

相关文章:

基本设计模式

单例模式 ES5 function Duck1(name:string){this.namenamethis.instancenull }Duck1.prototype.getNamefunction(){console.log(this.name) }Duck1.getInstancefunction(name:string){if(!this.instance){this.instance new Duck1(name)} } const aDuck1.getInstance(a) const…...

双通道音频功率放大电路,外接元件少, 通道分离性好,3V 的低压下可正常使用——D2025

D2025 为立体声音频功率放大集成电路,适用于各类袖珍或便携式立体声 收录机中作功率放放大器。 D2025 采用 DIP16 封装形式。 主要特点:  适用于立体声或 BTL 工作模式  外接元件少  通道分离性好  电源电压范围宽(3V~12V &#xff…...

Linux 内核获取函数size

方式一:通过objdump -t直接从目标文件中获取函数size #objdump -t file_unread.o | grep hook 0000000000000030 l F .text 000000000000012f hook_vfs_read0000000000000030 l F .text 000000000000012f hook_vfs_read各个字段说明 0000000000000030&#x…...

Python+neo4j构建豆瓣电影知识图谱

文章目录 数据来源数据整理导入节点和关系导入使用Subgraph批量导入节点和关系多标签实体和实体去重数据来源 http://www.openkg.cn/dataset/douban-movie-kg 该网址拥有丰富的中文知识图谱数据集,OpenKG(Open Knowledge Graph),可供研究人员使用研究。 数据整理导入 impor…...

DolphinScheduler——介绍及架构设计

目录 一、DolphinScheduler介绍 1.1 概述 1.2 特性 1.2.1 简单易用 1.2.2 丰富的使用场景 1.2.3 High Reliability 1.2.4 High Scalability 1.3 名词解释 1.3.1 名词解释 1.3.2 模块介绍 二、DolphinScheduler架构原理 2.1 系统架构图 2.2 架构说明 2.2.1 Maste…...

【Python】约瑟夫环问题

任务描述 据说著名历史学家 Josephus有过以下的故事:Josephus及他的朋友共41人围成一个圆圈,由第1个人开始报数,每数到3该人就必须出去,然后再由下一个人重新报数,直到圆圈上少于3人为止。Josephus 将朋友与自己安排在…...

Python成功解决AttributeError: ‘Series‘ object has no attribute ‘set_value‘

Python成功解决AttributeError: ‘Series‘ object has no attribute ‘set_value‘ 🌈 个人主页:高斯小哥 🔥 高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程&am…...

基于springboot+vue的医院药品管理系统

博主主页:猫头鹰源码 博主简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、公司架构师、全网粉丝5万、专注Java技术领域和毕业设计项目实战,欢迎高校老师\讲师\同行交流合作 ​主要内容:毕业设计(Javaweb项目|小程序|Pyt…...

Python爬虫——Urllib库-1

这几天都在为了蓝桥杯做准备,一直在刷算法题,确实刷算法题的过程是及其的枯燥且枯燥的。于是我还是决定给自己找点成就感出来,那么Python的爬虫就这样开始学习了。 注:文章源于观看尚硅谷爬虫视频后笔记 目录 Urllib库 基本使…...

瑞_Redis_短信登录(一)

文章目录 项目介绍1 项目准备1.1 导入SQL1.2 导入后端项目1.2 导入前端项目 🙊 前言:本文章为瑞_系列专栏之《Redis》的实战篇的短信登录章节的项目准备小节。由于博主是从B站黑马程序员的《Redis》学习其相关知识,所以本系列专栏主要是针对该…...

《剑指 Offer》专项突破版 - 面试题 70 : 排序数组中只出现一次的数字(C++ 实现)

题目链接:LCR 070. 有序数组中的单一元素 - 力扣(LeetCode) 题目: 在一个排序的数组中,除一个数字只出现一次之外,其他数字都出现了两次,请找出这个唯一只出现一次的数字。例如,在…...

Linux安全加固功能

提示:工具下载链接在文章最后 目录 一.加固功能介绍二.配置加固功能1.配置安全加固功能1.1 开放目前设备监听的所有端口1.2 只开放80、443、20、21、22端口1.3 防火墙配置工具1.3.1 开放允许访问的端口1.3.2 删除允许访问的端口1.3.3 添加IP地址允许访问规则1.3.4 添加IP地址禁…...

最新AI系统ChatGPT网站H5系统源码,支持Midjourney绘画

一、前言 SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统,支持OpenAI-GPT全模型国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美,那么如何搭建部署AI创作ChatGPT?小编这里写一个详细图文教程吧。已支持GPT…...

【服务器数据恢复】昆腾存储中raid5磁盘阵列数据恢复案例

服务器数据恢复环境&故障: 10个磁盘柜,每个磁盘柜配24块硬盘。9个磁盘柜用于存储数据,1个磁盘柜用于存储元数据。 元数据存储中24块硬盘,组建了9组RAID1阵列1组RAID10阵列,4个全局热备硬盘。 数据存储中&#xff0…...

企业微信变更主体怎么改?

企业微信变更主体有什么作用?现在很多公司都用企业微信来加客户,有时候辛辛苦苦积累了很多客户,但是公司却因为各种各样的原因需要注销,那么就需要通过企业微信变更主体的方法,把企业微信绑定的公司更改为最新的。企业…...

常用生理眼电信号整理合集 (EOG)

目录 Sleep-EDF Sleep-EDF expanded Sleep-EDF 这些信号是从白人男性和女性(21-35 岁)中获得的,没有任何药物治疗;它们包含水平 EOG、FpzCz 和 PzOz EEG,每个采样频率为 100 Hz。 sc* 记录还包含颏下肌电图包络、口鼻…...

【场景题】让你设计一个订单号生成服务,该怎么做?

方案 当设计订单号生成服务时,我们需要考虑唯一性、数据量、可读性、基因法、可扩展性、高性能和高可用性等多个方面。根据这些考虑,一个简单的订单号生成服务设计方案可以采取以下措施: 使用Snowflake算法或第三方分布式ID生成器&#xff…...

使用GraphView实现简单的绘图工具

ShapeItem代码: ShapeItem::ShapeItem(ShapeType type) {m_type type;m_lt QPointF(0, 0);m_rb QPointF(0, 0);m_deleteEnable false;m_bll BllData::getInstance();connect(m_bll, &BllData::deleteShapeEnableSignal, this, &ShapeItem::deleteShap…...

javaWebssh教师荣誉库管理系统myeclipse开发mysql数据库MVC模式java编程计算机网页设计

一、源码特点 java ssh在线授课辅导系统是一套完善的web设计系统(系统采用ssh框架进行设计开发),对理解JSP java编程开发语言有帮助,系统具有完整的源代码和数据库,系统主要采用B/S模式开发。开发环境为TOMCAT7.0…...

Android minigbm框架普法

Android minigbm框架普法 引言 假设存在这么一个场景,我的GPU的上层实现走的不是标准的Mesa接口,且GPU也没有提专门配套的gralloc和hwcompoer实现。那么我们的Android要怎么使用到EGL和GLES库呢,并且此GPU驱动是支持drm实现的,也有…...

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts:重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”! 在人工智能浪潮席卷全球的2025年,企业拥抱AI的意愿空前高涨,但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实,却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…...

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

mongodb源码分析session执行handleRequest命令find过程

mongo/transport/service_state_machine.cpp已经分析startSession创建ASIOSession过程,并且验证connection是否超过限制ASIOSession和connection是循环接受客户端命令,把数据流转换成Message,状态转变流程是:State::Created 》 St…...

从深圳崛起的“机器之眼”:赴港乐动机器人的万亿赛道赶考路

进入2025年以来,尽管围绕人形机器人、具身智能等机器人赛道的质疑声不断,但全球市场热度依然高涨,入局者持续增加。 以国内市场为例,天眼查专业版数据显示,截至5月底,我国现存在业、存续状态的机器人相关企…...

Linux云原生安全:零信任架构与机密计算

Linux云原生安全:零信任架构与机密计算 构建坚不可摧的云原生防御体系 引言:云原生安全的范式革命 随着云原生技术的普及,安全边界正在从传统的网络边界向工作负载内部转移。Gartner预测,到2025年,零信任架构将成为超…...

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...

Swagger和OpenApi的前世今生

Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章,二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑: 🔄 一、起源与初创期:Swagger的诞生(2010-2014) 核心…...

Mobile ALOHA全身模仿学习

一、题目 Mobile ALOHA:通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习(Imitation Learning)缺点:聚焦与桌面操作,缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点:(1)在ALOHA…...

智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平

一、引言 随着人工智能技术的飞速发展,AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术,在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...

xmind转换为markdown

文章目录 解锁思维导图新姿势:将XMind转为结构化Markdown 一、认识Xmind结构二、核心转换流程详解1.解压XMind文件(ZIP处理)2.解析JSON数据结构3:递归转换树形结构4:Markdown层级生成逻辑 三、完整代码 解锁思维导图新…...