李浩 - 闲人小院 (Page 2)

设计模式

设计模式之工厂模式

工厂方法模式定义了创建对象的接口，但由子类决定要实例化的类是哪一个。工厂方法让类把实例化推迟到子类。来解析这个定义： 1. “创建对象”这个点非常关键，表明了工厂模式的职责就是为了创建对象的，而不是干其他委托、代理什么的。同时也将创建对象这个职责从Client迁移出去了。 2. “子类决定要实例化的类是哪一个”，说明创建对象的方法被子类继承，而这个方法的返回值是目标类，并且隐含着一个更重要的点，父类中定义的这个方法的返回值一定是一个目标抽象类，而子类返回是目标具体类。 3. “实例化推迟到子类”，表明是在客户端调用时，通过选用不同的子类，来决定目标对象的具体类。学习设计模式，一个关键的自我校验，是能够自己给自己出题，构建场景，并通过目标设计模式来解决。 💡假设我们有一个汽车制造系统，系统需要生产不同类型的汽车（如电动车、燃油车）。我们可以使用工厂方法模式来实现这个系统，使得不同类型的汽车由不同的工厂子类来创建。 // 1. 定义抽象产品类（汽车） abstract class Car { public abstract void drive(); } /

设计模式

设计模式之装饰者模式

装饰者模式动态地将责任附加到对象上。若要扩展功能，装饰者提供了比继承更有弹性的方案。来解析这个定义： 1. “动态”指的在运行时进行的，而不是在编译时，也即客户端调用时可以临时决定增加责任到对象上。 2. “责任附加”意味着可以在不修改原有对象的情况下，增加新的行为或功能。 3. “比继承更有弹性”，说明使用的是组合而不是继承，通过组合可以在运行时动态地添加或移除功能。弹性意味可以组合多个能力，而不需要创建大量子类。装饰者最重要的核心是装饰者和被装饰者来自于同一个超类。相比较于策略模式、观察者模式，难以理解一点，并不是一个自然就能想到的结构。我们从源头来看看它的设计脉络。 💡假设我们正在开发一个文档编辑器，用户可以在编辑器中输入文本，并对文本应用各种格式（如加粗、斜体、下划线等）。编辑器需要支持以下功能：用户可以动态地为文本添加或移除格式，格式可以叠加（例如，文本可以同时加粗和斜体）。先来一个自然能想到的简单实现： // Text 类 public class PlainText { private String content;

设计模式

设计模式之观察者模式

观察者模式定义了对象之间的一对多依赖，这样一来，当一个对象改变状态时，它的所有依赖者都会收到并自动更新。来解析这个定义: 1. “一对多依赖”说明被观察的主题需要维护一个观察者列表，当然要提供加入列表和从列表删除的能力，可以命名为attach、detach方法，来实现观察者的添加和移除。 2. “对象改变状态”说明了被观察者有一个被关注的参数属性。 3. “一个对象改变状态时，它的所有依赖者都会收到并自动更新”说明当主题发生变化时，依赖者有一个方法可以被触发执行更新操作，所谓“自动”指依赖者不必要主动调用，而是被动调用，因此依赖者需要有一个被调用的方法，可以命名为update。 4. 结合关联抽象的经验，所有依赖者应该有一个共同的抽象，给到主题维护可以初步得到以下类图。学习设计模式，一个关键的自我校验，是能够自己给自己出题，构建场景，并通过目标设计模式来解决。 💡新闻订阅（RSS 订阅）是一个日常生活中经常碰到的场景，这个场景中新闻发布者（NewsPublisher）是被观察者（Subject），而订阅者（Subscriber）是观察者（Observer

设计模式

设计模式之策略模式

策略模式定义了算法簇，分别封装起来，让它们之间可以相互替换，此模式让算法的变化独立于使用算法的客户。来解析这个定义，“算法簇”&“相互替换”代表了是一组相同目的算法，肯定是利用多态能力实现。脑海中，下述的类图就出来了。 “变化独立于使用算法的客户”，这句话的意思是，使用这些算法的客户端代码不需要因为算法的变化而修改自身，什么意思，如何能做到改变算法而不修改自身，那就是客户端代码只依赖于算法的抽象（接口），而不是具体的实现。通过类图，可以清晰的看到两者的区别。学习设计模式，一个关键的自我校验，是能够自己给自己出题，构建场景，并通过目标设计模式来解决。 💡以支付场景来举例，具体的支付方式有支付宝和微信，需要支持用户在实际付款时动态切换。 1. 定义算法接口：定义一个 PaymentStrategy 接口，表示支付方式的抽象。 public interface PaymentStrategy { void pay(int amount); } 2. 实现具体算法：AlipayStrategy 和 WechatPayStrategy 分别实现 Payment

设计模式

设计模式开篇

首先应该对要讨论的设计模式主题进行约束，是面向对象编程的设计模式，针对于非面向对象编程，如函数式编程、过程式编程，也有相应的设计模式。明确了是面向对象编程，那么所有的设计套路都是基于面向对象编程的特性，封装、抽象、继承、多态四大特性就是设计模式的基础，各种模式都是利用了这些基础能力来巧妙设计的，如果没有编程语言自身的能力支持，就谈不上设计模式了。因此，这四大特性应该真正做到理解，而非死记硬背，理解之后，后续讲到每一种设计思路时，才会有清晰的脉络，模式不是被突发的设计出来的，而是经过经验演进而来。封装，将同一类的属性、方法统一装在一个类中，强调聚类效果。抽象，在具体类别上再设计一层，能够更高的抽象，定义通用的接口或抽象类，隐藏具体的实现细节，提供更通用的视图。继承，通过类的层次化结构实现代码复用，子类可以扩展或修改父类的行为，减少代码重复。多态，通过父类的接口调用子类的具体实现，使得代码能够以一种通用的方式处理不同的对象，提高代码的通用性和灵活性。这些特性共同构成了面向对象编程的核心，是设计模式的基石。上图中，可以看到是整个设计模式的一个最小结构，其他的模式都是

认知客厅

事以密成语以泄败

大家常常会在励志短视频中看到这样一句话，在事情做成之前对谁都不要说，包括最亲密的人。而与这句话相同意思的警句就是“事以密成语以泄败”。这句话出自《韩非子》的《说难》篇，更多的侧重于政治及军事上，对信息保密的重要信，信息的泄漏可能会导致计划失败甚至灾祸。对于现代社会的年轻人来说，更多的用于表达内心的某项个人成长计划、事业规划，比如在年初立下今年flag，热血上头要三个月掌握某项技能等，而非政治或军事上的含义。那为什么会说在立个人计划时，也最好遵循此条行事准则呢。初一听会觉得挺有道理，做事情需要沉稳，提早说出来的人一般城府不足，定力不够，在成事概率上会降低许多。再者，话提早说出来就像煮饭提前揭锅，导致饭不熟，这是一个很容易理解的联想。但这些解释还是在科学性上不够令人信服，大多是经验层面的总结，城府、定力、联想均是，这样就容易让人半信半疑，半信半疑就是不信，对某一认知，不是嘴上说出来就是掌握了，最终必须是通过行为实践上来体现。知行合一，从“知”到“行”，其实中间还有一个十分关键的点，就是“信”，是发自内心的相信，半信半疑不行，

AI 小径

利用神经网络拟合一元二次方程

我们这次要拟合的关系是一个一元二次方程目标 * 理解参数初始化对于模型效果的重要影响。 * 学习模型训练过程中，如何通过观察损失值相应的调整学习率、epoch大小。数据构建这次我们在准备数据的时候，就将数据进行划分好，总训练集100个，训练集90个，测试集10个。 # 生成准备y = x^2 + 2x + 1数据，共100个点，并按9:1的比例划分为训练集和测试集,并保存到CSV文件 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成输入数据 x = np.linspace(-10, 10, 100) # 在[-10, 10]范围内生成100个均匀分布的点 # 生成目标输出数据 y = x**2 + 2 * x

AI 小径

利用神经网络拟合一元线性方程

在现代人工智能技术中，神经网络通常被应用于复杂的非线性问题，如图像分类、语音识别和自然语言处理。然而，即便是简单的数学关系，像一元线性方程（y = ax + b）的拟合，对于理解神经网络的基本原理、训练过程及其局限性会是很好的学习案例。本文将探索如何利用神经网络来拟合这样一个简单的线性方程。我们将从零开始搭建一个基础网络，通过逐步训练，观察网络如何学习到输入与输出之间的线性关系。通过这个简单的示例，我们不仅可以验证神经网络的学习能力，还可以揭示一些训练过程中的常见挑战和优化技巧。选择拟合的目标方程是：目标 * 对可视化探索、模型构建、模型训练、模型测试有一个全程直观了解。 * 观察学习率、epoch调整对结果训练结果带来的影响。数据构建先来手动制作一批训练数据，以便为神经网络提供可用于拟合的样本数据。可以快速编写一个小脚本，生成 100 对 (x, y) 数据点，并将其保存在 train.csv 文件中。我们选择了一元线性方程 y = ax + b 的形式，后续构建神经网络及训练的目标是，通过训练逐步学习到系数 a

随笔小亭

企业挣钱跟小区店铺有类似逻辑

今天在填明年海外部门预算，以往都是敷衍了事，没有在意，这次专门看了具体条目，以及金额数量，才发现预算金额如此庞大，再加上idc成本，人员成本，场地费，税务，剩下的就没多少来。一直以为挣了好多好多，结果算上来净利润还是在百分之三十左右，虽然说对比其他行业来说，已经是一个非常不错的水平了，但对于之前没有详细算过账的感觉来说，一下就打破模糊的偏差认知了。这个利润率，也是公司坚持投入了好多年，才逐步打平以至营收的。具体办企业与小商店在底层逻辑上有哪些共同点呢。一，最后的利润，都是钱经过层层漏斗，漏到最后能留下来的，才是最后到口袋的。哪一个环节没有做好控制，都容易入不敷出。每个环节的成本控制，都不可忽视。对于负责人或老板来说，对每个环节的成本支出必须做到了然于胸。二，外部合作必不可少，不管是企业还是小商店，都只是经济环节中的某一环，都会有上下游合作方，对于软件公司来说，云平台、支付渠道、投流平台等都会涉及到与其他企业的利益分配。对于小商店来说，进货商、场地租金、营收工具等都需要花钱解决，商店本身只负责末端售卖。大家都是整条产业链中的一环，参与进来才是最重要的。三，都会有成本，

随笔小亭

好的故事创意是否不会枯竭

似乎好久没有看到十分精彩的电影了，新出的电影观影过程中几乎就能才到后续的发展，总会感觉似曾相识或过于老套，引发了一个思考 - 好的故事创意是否不会枯竭。如果不会枯竭，说明创意是一个永不会灌满的大水池，想不出创意只是能力问题，创意的点还无穷无尽。如何论证呢，无法论证，但是能计算，何解？创意也可以分解为创意点的组合，将人类有史以来所有的故事放在一起，进行分解，可以提取出不同维度的要点，并且每个要点都会是可枚举的，即便是还未被创作出来的，其要点数量也会是可枚举的，可枚举的要点排列组合在一起，就会是一个有限数量大小。如此看来，整个池子是一个固定数量，前面的创意点相对容易挖掘，越到后面，越难挖掘出来，想必这就是电影越来越难以创新的原因了，已挖掘的创意点多了，后续创意需要避开现有点才能被称为创意。站在人的维度，看的电影越多，后续能触动到你的点就越少了。

随笔小亭

是什么在支撑这个民族

经常在一些局上，听公司上位者侃侃而谈，他们在社会发展的浪潮中，随着企业上市，成功的实现财富自由，应该来说，会对国家、社会、民族会心存感激，但从他们的话语中，鲜有如此论调，更多的是冷嘲热讽，谈话内容多是滑雪、潜水、旅游、大餐、出入境携款、移民等话题，对于国家经济、政策、环境，鲜有积极话语，更别说感激之类，这些多少令我有些差异。他们对国内信息，多半是不信，而是从自认为更客观的外媒中去获取。发出的声音也多半对国内抨击的。给我一种强烈的感觉，一群精致的利己主义精英。改革开放四十多年，整个社会价值观都被绑在以金钱唯一锚定物的评价体系中，所有人一致的向钱看，没钱的自惭形秽，物质生活不如人，谈家国、谈情怀、谈文化会缺少底气，有钱的更关心如何赚更多钱。成长的过程中，都会被教得圆滑、世故，有错吗，也并不是，做事情避免不了与人打交道，就需要尽可能团结一切能团结的人，避免树敌，在不违背大原则的前提下，圆滑世故换个角度来看，也是照顾对方的感情，

雷军在参访中多次提到他是一个极度专注的人

花了几个小时雷总在小米汽车发布之后接受的访谈，在谈话过程中，他多次说到自己不是一个投机者，而是一个坚定的长期主义者，做事情十分认真，极度专注。聊到了小米决定开始做汽车时，董事会只提了一个要求，雷军必须亲自带队，而不能是找一个代理人来干，这是投资人对他无比的信任，事实证明，他们的判断是正确的。人，才是最重要的。在访谈中有很多点令我印象深刻。一，他说他是一个做事很认真，极度专注的人。认真、极度专注，在做事的过程中，会产生心流，产生的内啡肽是一种更高级的满足感，懂得了很多道理，只是第一步，这一步很重要，驱散心魔，让自己不会被后悔、内耗、焦虑、嫉妒等情绪裹挟，精力不被内耗，只把精力投入到事情本身，这是认知提升的过程，是修炼的过程，是“知”的阶段。下面就需要去“行”，这才是更重要的一步，可以半知而行成功的，但绝不能知而半行而成功的。去做事，去极致专注的做事。二，要做对的事情，“站在风口上，猪都可以飞起来”