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Prototype（原型模式）属于创建型模式，既不是工厂也不是直接 New，而是以拷贝的方式创建对象。 **意图：用原型实例指定创建对象的种类，并且通过拷贝这些原型创建新的对象。** # 举例子 如果看不懂上面的意图介绍，可以参考以下案例： ## 代码例子 下面例子使用 typescript 编写。 我们可以看到，实现了 Prototype 接口的 Component 必须实现 clone 方法，这样任意组件在执行复制时，就可以直接调用 clone 函数，而不用关心每个组件不同的实现方式了。 从这就能看出，原型模式与 Factory 与 Builder 模式还是有类似之处的，在隐藏创建对象细节这一点上。 使用的时候，我们就可以这样创建一个新对象： ```typescript // 创建一个新的组件实例 const newComponent = targetComponent.clone(); 这里有两个注意点：一般来说，如果要二次修改生成的对象，不建议给 clone 函数加参数，
机器学习实战31-基于机器学习算法对某年福州市各初中重点高中录取率进行数学分析，评估性价比较高的学校。 文章目录 一、机器学习与学校录取相关因素分析 在选择学校时，家长往往需要综合考虑多个因素，如学校的重点高中录取率、周边房价以及学校的性价比等。本报告旨在对这些因素进行深入分析，包括数学期望、平均花费、性价比的计算与分析，并给出相应的结论和建议。 某年福州市各初中重点高中录取率排名表 学校名称 初中毕业生数 一中录取数 一中录取率 师大附中录取数 师大附中录取率 三中录取数 三中录取率 三中滨海录取数 三中滨海录取率 三附(不含三滨)录取数 三附(不含三滨)录取率 福州时代中学 703 18 2.56% 125 17.78% 25 3.56% 28 3 159 22.72%
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父母为何总是让孩子吃苦？这背后的心理学真相 如果你发现自己的父母总是喜欢没苦硬吃，就刚买的新鲜水果不吃，先把烂的吃了，结果好的一口没吃全放烂了。 有洗衣机不用，必须用手洗来彰显自己的勤快。如果孩子总是用洗衣机，还会骂孩子懒。过年的剩菜冰箱放了半年不舍得丢，结果吃坏了肚子，医药费花了2000。 其实父母喜欢没苦硬吃原因除了是那个艰苦的时代养成的习惯，还有一个隐性原因叫"道德自虐"。 这是心理学家佛罗伊德在1924年提出的一个概念，指的是有些人甘愿通过受苦来获得道德上的胜利感。比如说父母反复的说自己的辛苦一辈子过得多么不容易，或者对孩子哭穷，总是强调挣钱不容易。 一旦孩子想要买点东西，就怪孩子不懂事、不体谅，一边哭穷一边责骂。又或者父母在吵架的时候，要不是因为你，我早就跟你爸离婚了。 父母向孩子诉苦，本质上痛苦会转移到孩子身上。当父母跟孩子诉苦的时候，孩子会不自觉的会有一种幻想，就是我应该背起这个苦难，让父母幸福。可面对现实，他发现他什么也做不了，这样的亲子关系是本末倒置的。 正常的亲子关系是父母承担生存压力，会让孩子成为小大人。但是倒置的亲子关系会让孩子成为小大人。 孩子出于内疚表现出来
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机器学习实战29-AI模型在高血脂症疾病的预测与治疗决策上的应用 一、高血脂症医学描述 1.1 高血脂症的医学定义 高血脂症，也称为血脂异常或血脂紊乱，是指血液中脂质（如胆固醇和/或甘油三酯）水平升高的一种代谢性疾病。根据世界卫生组织（WHO）的标准，当空腹血清总胆固醇（TC）≥6.2 mmol/L (240 mg/dL)，低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）≥4.1 mmol/L (160 mg/dL)，或者甘油三酯（TG）≥2.3 mmol/L (200 mg/dL)时，即可诊断为高血脂症。此外，若高密度脂蛋白胆固醇（H
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机器学习实战25-用多种机器学习算法实现各种数据分析与预测 项目背景介绍 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织的核心资产之一，它如同新时代的石油，潜藏着巨大的价值和洞察力。随着大数据技术的发展，数据的收集、存储和处理能力大幅提升，但如何从这些海量数据中提取出有价值的信息，以支持决策制定、优化业务流程、提升用户体验，乃至开拓新的商业模式，成为了各行业面临的重要挑战。这正是机器学习算法应用于数据分析项目的根本动机和时代背景。 1.1 数据分析的重要性 1.1.1 支持决策科学化 数据分析借助于统计学、计算机科学等领域的理论和技术，使决策更加科学化和精准化。通过分析数据，企业可以更好地了解市场趋势、用户行为、竞争对手情况，从而做出更明智的决策。
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机器学习实战22-基于Random Forest算法的学生数学成绩预测系统的应用研究 本文利用Random Forest算法研究学生数学成绩预测的应用，选取了具有代表性的学生数学成绩数据样例，并利用Random Forest算法进行了完整的代码实现。并通过模型评估和实验结论，验证了该算法在学生数学成绩预测中的高效性和准确性，为教育工作者和相关研究人员提供了有益的参考。 文章目录 一、Random Forest 算法数学原理 1.1 算法的进化历程
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机器学习实战21-基于XGBoost算法实现糖尿病数据集的分类预测模型及应用 文章目录 一、XGBoost 算法数学原理概述 1.1 基本概念与算法背景 XGBoost，即Extreme Gradient Boosting，是一种高效、灵活且分布式的梯度增强决策树算法，由陈天奇等人开发。它在机器学习竞赛平台Kaggle上因其卓越的性能而广受赞誉，尤其在回归和分类问题上表现突出。本部分将深入探讨XGBoost的核心数学原理，解析其如何在传统梯度提升框架基础上通过一系列创新设计达到更高的准确性和效率。
高中数学自适应测试系统研究与应用研发 一、高中数学自适应测试系统开发目的 1. 自适应测试系统对学生的作用 (1) 自适应测试系统可以精准地测试学生的能力值。 在保证考点的完备性，以及题目参数的准确性前提下，自适应测试系统可以精准地测试学生的能力值。 (2) 自适应测试系统可以用最少的题量测试出学生未掌握的题目，发现学生的薄弱点。 (3) 自适应测试系统可做到所有专题的解题程序全覆盖。系统利用最佳测试题目推送算法，做到用最少的题量测试出学生未掌握的题目，并且捕捉到学生对某个专题的薄弱点。 (4) 自适应测试系统可以针对学生的薄弱点，提供下一步的测试计划。
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一条命令生成ssl证书 列：生成 tomcat.lucky.com 域名的ssl证书 openssl req -x509 -sha256 -nodes -days 3650 -newkey rsa:2048 -keyout tls.key -out tls.crt -subj "/C=CN/ST=Beijing/L=Beijing/O=DevOps/CN=tomcat.lucky.com" 这条命令是使用 OpenSSL 工具生成一个自签名的 SSL/TLS 证书（tls.crt）和相应的私钥（tls.key）。这个命令非常适合于测试和开发环境，
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自然语言处理之NLP的语言模型-ELMo,transformer,BERT与代码详解 一、引言 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。本文将介绍几种经典的NLP语言模型，包括EMLo、Transformer和BERT，这些都是NLP最最常见的模型，也是必学模型，本文详细讲解它们的数学原理，最后用PyTorch实现这些模型。 二、ELMo模型 1. 原理介绍 ELMo（Embeddings from Language Models）是一种基于语言模型预训练词向量的方法。它通过训练一个深度双向LSTM语言模型来学习词向量。ELMo 的核心思想是利用双向语言模型来获取单词的上下文相关表示。具体来说，ELMo 会训练两个方向的 LSTM：一个正向 LSTM 和
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自然语言处理之NLP的语言模型-seq2seq模型, seq+注意力, word2vec与代码详解 一、引言 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。本文将介绍几种经典的NLP语言模型，包括seq2seq模型、seq2seq+注意力机制、word2vec、EMLo、Transformer和BERT，并详细讲解它们的数学原理，最后用PyTorch实现这些模型。 二、seq2seq模型 1. 原理介绍 seq2seq模型是一种基于编码器-解码器架构的模型，主要用于机器翻译、文本摘要等序列到序列的任务。其数学原理如下： 设输入序列为
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在这个数字化时代，数据成为推动社会进步的重要力量。您是否想运用手中的数据，为治理与环保领域贡献力量？现在，机会就在眼前！ 2024年厦门市大数据创新应用大赛正在火热进行中，我们诚邀全国高等院校在校学生、企事业单位在职人员、自由职业者等各界精英共同参与，利用数据的力量，为“城市治理”与“绿色低碳”做出贡献！ 本次大赛共设两个赛道，分别为“数据要素 x 城市治理”赛道与“数据要素 x 绿色低碳”赛道，各赛道下分设算法分析赛与创意分析赛，为参赛者提供广阔的发挥空间。 大赛设立丰厚奖金，共计22万元 初赛报名及提交时间为2024年7月30日-8月27日，赛程时间较短，同时赛题难度适中，是您迅速展露锋芒的绝佳时机，切莫错过！ 👇点下方链接直达大赛官网