布局之: flex(CSS3新增)

flex 基本概念

  flex布局(flex是flexible box的縮寫), 也稱為彈性盒模型 。將屬性和屬性值(display:flex; )寫在哪個標籤樣式中,誰就是 容器;它的所有子元素自動成為容器成員,稱為項目。

當一個元素的display 取值為flex,所有項目(子元素)會在一行显示;如果所有項目的尺寸之和大於容器,也不會超出父元素的寬、高度。不會換行(每個項目都會自動縮小相應的比例)。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>布局之:flex</title>
    <link rel="stylesheet" href="./CSS/normalize.css">
    <style>
        section {
            width: 500px;
            height: 800px;
            border: 2px solid black;
            margin: 50px auto;
            display: flex;
        }
        div {
            width: 100px;
            height: 100px;
            border: 1px solid tomato;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <section>
        <div>01</div>
        <div>02</div>
        <div>03</div>
        <div>04</div>
        <div>05</div>
        <div>06</div>
    </section>
</body>
</html>

頁面效果 : 每一個項目都等比例縮小了。

 

  css代碼分為兩種: 一類是適用於容器的 (設置主軸的起始位置、換行、主軸的對齊方式、多跟軸線對齊方式);一類是適用於項目的(設置項目的位置)。

容器常用的屬性和屬性值

由於重複代碼較多,就不一 一上傳代碼了,大家可以自己動手,敲敲代碼,試試看。

一、設置主軸的起始方向  flex-direction:

默認為X軸(行):

<style>
        section {
            width: 500px;
            height: 500px;
            border: 2px solid black;
            margin: 50px auto;
            display: flex;
            /* flex-direction: row; */
            /* flex-direction: row-reverse; */
            /* flex-direction: column; */
            /* flex-direction: column-reverse; */
        }
        
        div {
            width: 100px;
            height: 100px;
            border: 1px solid tomato;
        }
    </style>

 

flex-direction:row; 默認是X軸的起始方向為開始位置 (從左到右依次擺放);
flex-direction:row-reverse; 改變X軸的起始方向為結束位置 (從右到左依次擺放);

設置主軸的起始方向為Y軸(列):

flex-direction:column; 默認是Y軸的起始方向為開始位置(從上到下依次擺放)
flex-direction:column-reverse; 改變Y軸的起始方向為結束位置(從下到上依次擺放)

二、設置項目是否換行  flex-wrap:(默認是不換行)

 <style>
        section {
            width: 400px;
            height: 400px;
            border: 2px solid black;
            margin: 50px auto;
            display: flex;
            /* flex-wrap: wrap; */
            /* flex-wrap: wrap-reverse; */
        }
        
        div {
            width: 100px;
            height: 100px;
            border: 1px solid tomato;
        }
    </style>

flex-wrap: nowrap;  默認值是不換行;(n個項目都會在一行显示.如果項目尺寸之和大於容器主軸的尺寸,則項目會自動縮小相應比列.) (參考第一個代碼 頁面結果展示)

flex-wrap: wrap; 設置換行;(超出主軸的寬,則進行換行。換行后,兩行之間會出現間距,是因為垂直方向有剩餘空間,會平均分配給第二行的上下)

flex-wrap: wrap-reverse; 倒序換行;(如果有兩行,第2行显示在前面,第一行显示在後面)

三、主軸方向的對齊方式  justify-content:

項目是一個時:

 <style>
        section {
            width: 400px;
            height: 400px;
            border: 2px solid black;
            margin: 50px auto;
            display: flex;
            /* justify-content: flex-start; */
            /* justify-content: flex-end; */
            /* justify-content: center; */
        }
        
        div {
            width: 100px;
            height: 100px;
            border: 1px solid tomato;
        }
    </style>

justify-content:flex-start; 以主軸開始方向對齊 (默認)
justify-content:flex-end; 以主軸結束方向對齊

justify-content:center; 主軸方向居中

項目是多個時:

<style>
        section {
            width: 500px;
            height: 500px;
            border: 2px solid black;
            margin: 50px auto;
            display: flex;
            /* justify-content: space-between; */
            /* justify-content: space-around; */
            /* justify-content: space-evenly; */
        }
        
        div {
            width: 100px;
            height: 100px;
            border: 1px solid tomato;
        }
    </style>

justify-content: space-between; 兩端對齊 (第一個項目在容器的起始位置,最後一個項目在容器的結束位置,中間距離相等)

 

justify-content: space-around;  分散對齊

justify-content: space-evenly;  平分剩餘空間,每個項目之間的距離相同

 

四、主軸改變為交叉軸方向的對齊方式

一根軸線:  主軸需改變為Y軸:flex-direction: column;

 

align-items: baseline; 以項目的第一行文字的基線對齊

align-items: stretch; (項目沒有給高的情況下,stretch就是默認值,如果項目沒有設置高度,就是容器的高)

 

 <style>
        section {
width: 500px; height: 500px; border: 2px solid black; margin: 50px auto; display: flex; /* 主軸需改變為Y軸 項目按列擺放 */ flex-direction: column; /* align-items: flex-start; 默認擺放方式 */ /* align-items: center; */ /* align-items: flex-end; */

} div { width: 100px; height: 100px; border: 1px solid tomato; } </style>

 

align-items: flex-start;  交叉軸從開始位置對齊
align-items: center; 交叉軸居中對齊

align-items: flex-end; 交叉軸從結束位置對齊

多根軸線: (所有項目的尺寸之和,必須大於容器的尺寸,使項目換行显示)

<style>
        section {
            width: 500px;
            height: 500px;
            border: 2px solid black;
            margin: 50px auto;
            display: flex;
            flex-direction: column;
            flex-wrap: wrap;
            /* align-content: center; */
            /* align-content: flex-end; */
            /* align-content: space-between; */
            /* align-content: space-around; */
        }
        
        div {
            width: 100px;
            height: 100px;
            border: 1px solid tomato;
        }
    </style>

 

align-content: flex-start; 交叉軸從開始位置對齊
align-content: center; 交叉軸居中對齊

align-content: flex-end; 交叉軸從結束位置對齊

align-content: space-between; 交叉軸兩端對齊

align-content: space-around; 交叉軸分散對齊

align-content: space-evenly; 交叉軸平均分配

 

項目的屬性和屬性值:

一、order 控制項目位置

order:1;
取值 : 正、負數 (默認值是 0)
值越小越靠前 值越大越靠後 。

(適用場景: 1.搜索引擎優化,提升SEO 把重要的信息在html代碼中靠前擺放,但不影響布局 2.調整項目位置)

<style>
        section {
            width: 500px;
            height: 500px;
            border: 2px solid black;
            margin: 50px auto;
            display: flex;
        }
        
        div {
            width: 100px;
            height: 100px;
            border: 1px solid tomato;
        }
        
        div:nth-child(4) {
            order: -1;
        }
    </style>

設置一個或多個[項目]在交叉軸的對齊方式:

 <style>
        section {
            width: 800px;
            height: 400px;
            border: 2px solid black;
            margin: 50px auto;
            display: flex;
        }
        
        div {
            width: 100px;
            height: 100px;
            border: 1px solid tomato;
        }
        
        div:nth-child(2) {
            align-self: center;
        }
        
        div:nth-child(3) {
            align-self: flex-end;
        }
    </style>

align-self: flex-start; 設置項目在交叉軸開始位置擺放 (默認位置)
align-self: center; 設置項目在交叉軸居中擺放

align-self: flex-end; 設置項目在交叉軸結束位置擺放

設置某一個或多個元素放大比例

  條件:所有項目的尺寸之和要小於容器的尺寸
  (沒有剩餘空間,則設置此屬性無效。)

一個元素有 flex-grow 屬性

<style>
        section {
            width: 800px;
            height: 400px;
            border: 2px solid black;
            margin: 50px auto;
            display: flex;
        }
        
        div {
            width: 100px;
            height: 100px;
            border: 1px solid tomato;
        }
        
        div:nth-child(2) {
            flex-grow: 1;
        }
    </style>

多個項目有flex-grow 屬性

<style>
        section {
            width: 800px;
            height: 200px;
            border: 2px solid black;
            margin: 50px auto;
            display: flex;
            box-sizing: border-box;
        }
        
        div {
            width: 100px;
            height: 100px;
            border: 1px solid tomato;
            box-sizing: border-box;
        }
        
        div:nth-child(2) {
            flex-grow: 1;
        }
        
        div:nth-child(4) {
            flex-grow: 2;
        }
    </style>

效果展示

將容器的剩餘空間分成相應的flex-grow的份數,再按照每個項目的份數,分給有flex-grow屬性的項目。

 

  總之,flex使用起來特別方便,可適用於響應式布局,也可使用聖杯布局。只是屬性較多,也要多練、多實踐 ,相信你也能很快熟練使用flex的。

推薦一個小遊戲,很有趣,又能增強關於flex的使用方法 :Flexbox Froggy  http://blog.xiaoboswift.com/flexbox/#zh-cn  去幫助小青蛙回家吧~~

 

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法國新任環境部長:不排除改組法電公司

摘錄自2018年9月10日法廣報導

法國世界報在本周一(10日)發布了一篇對法國新任環境部長德魯吉的專訪,其中數點提到了法國電力公司。

法電公司此前一直要求政府儘快落實法國境內新一座壓水反應堆核電廠的建造。對此,德魯吉不置可否,但強調「法電公司首先要證明,壓水反應堆核電廠是能用的,現在情況沒有體現出來壓水反應堆核電廠可用,沒人能保證現有的壓水反應堆核電廠什麼時候能啟動。法電公司還需要證明,壓水反應堆核電廠在費用方面具有競爭力。」德魯吉表示,無論如何,除了法國最老舊的,仍然運轉的核電廠費森海姆被關閉之外,要關閉的核電廠還有很多。法國將在今年10月底公布系列核電廠反應堆的關閉日程表。

對於辭職的前任環境部長於洛曾經提到的改組法電公司的可能性,新任環境部長德魯吉表示,已經對改組與否有了想法。他表示,法電公司不僅要進行能源轉型,而且要關注企業債務問題。

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台電動車廠凱勝新廠動土,打造綠能產業聚落

台灣本地的電動車大廠凱勝綠能科技正式於嘉義縣馬稠後工業區破土興建新廠房。馬稠後廠房共分三廠,總投資額達新台幣60億元,首期一廠工程預計在2018年完工,將成為台灣規模最大的電動車生產基地,並將進一步投入綠能相關產業的研發製造。

凱勝綠能的招牌產品為電動巴士,是目前台灣最大的電動巴士生產商。為深耕台灣在地電動車產業,凱勝綠能看上馬稠後工業區的地理區位,規劃興建三個廠房。投資新台幣25億元的一廠工程於11月1日正式動土,預計在2018年完工,屆時電動巴士產能可提高到1,000餘輛,年產值新台幣300億元以上,並可創造當地就業和10億餘元的地方稅收。

凱勝綠能董事長陳怡仁表示,馬稠後工廠一廠除將進行電動車研發生產外,更將投入太陽能綠電與儲能系統的開發和應用,如提升電池儲能功能等。到了二、三廠陸續完工後,還將投入各式電動載具與相關產品的研發製造,屆時馬稠後工廠不僅會是全台規模最大的電動車建案,也將形成完整的電動車與綠能產業研發基地。

陳怡仁指出,電動車是「零排放、零汙染、零噪音」的「三零」產業,將有助守護台灣與地球環境。嘉義縣長張花冠亦蒞臨破土典禮,並親自試乘凱勝綠能的電動車。

(照片:嘉義縣長張花冠試乘電動車。來源:嘉義縣政府)

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.Net Core微服務入門全紀錄(五)——Ocelot-API網關(下)

前言

上一篇【.Net Core微服務入門全紀錄(四)——Ocelot-API網關(上)】已經完成了Ocelot網關的基本搭建,實現了服務入口的統一。當然,這隻是API網關的一個最基本功能,它的進階功能還有很多很多。

服務發現

首先需要解決的就是服務發現的問題,服務發現的優點之前講過,就不說了。
上一篇中我們的服務地址都是寫在ocelot.json配置文件里,現在我們需要結合之前的Consul來實現服務發現。

  • 改造代碼:

首先NuGet安裝Ocelot.Provider.Consul

修改Startup.cs:

        public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
        {
            //添加ocelot服務
            services.AddOcelot()
                .AddConsul();//添加consul支持
        }

修改ocelot.json配置:

{
  "Routes": [
    {
      "DownstreamPathTemplate": "/products",
      "DownstreamScheme": "http",
      "UpstreamPathTemplate": "/products",
      "UpstreamHttpMethod": [ "Get" ],
      "ServiceName": "ProductService",
      "LoadBalancerOptions": {
        "Type": "RoundRobin"
      }
    },
    {
      "DownstreamPathTemplate": "/orders",
      "DownstreamScheme": "http",
      "UpstreamPathTemplate": "/orders",
      "UpstreamHttpMethod": [ "Get" ],
      "ServiceName": "OrderService",
      "LoadBalancerOptions": {
        "Type": "RoundRobin"
      }
    }
  ],
  "GlobalConfiguration": {
    "BaseUrl": "http://localhost:9070",
    "ServiceDiscoveryProvider": {
      "Scheme": "http",
      "Host": "localhost",
      "Port": 8500,
      "Type": "Consul"
    }
  }
}

這個配置應該很好理解,就是把我們上次的DownstreamHostAndPorts節點去掉了,然後增加了ServiceDiscoveryProvider服務發現相關配置。
注意,Ocelot除了支持Consul服務發現以外,還有Eureka也可以,Eureka也是一個類似的註冊中心。

好了,代碼修改就差不多了,下面運行程序測試一下:

客戶端正常運行。

至此我們就實現了服務註冊與發現和api網關的基本功能。接下來就要提到:服務治理

服務治理

其實服務治理也沒有一個非常明確的定義。它的作用簡單來說,就是幫助我們更好的管理服務,提升服務的可用性。——緩存,限流,熔斷,鏈路追蹤 等等。。。都屬於常用的服務治理手段。
之前講的負載均衡,服務發現也可以算是服務治理。

  • 緩存:

在Ocelot中啟用緩存,需要NuGet安裝一下Ocelot.Cache.CacheManager

修改Startup.cs中的ConfigureServices()方法:

//添加ocelot服務
services.AddOcelot()
    //添加consul支持
    .AddConsul()
    //添加緩存
    .AddCacheManager(x =>
    {
        x.WithDictionaryHandle();
    });

修改ocelot.json配置文件:

{
  "Routes": [
    {
      "DownstreamPathTemplate": "/products",
      "DownstreamScheme": "http",
      "UpstreamPathTemplate": "/products",
      "UpstreamHttpMethod": [ "Get" ],
      "ServiceName": "ProductService",
      "LoadBalancerOptions": {
        "Type": "RoundRobin"
      },
      "FileCacheOptions": {
        "TtlSeconds": 5,
        "Region": "regionname"
      }
    },
    {
      "DownstreamPathTemplate": "/orders",
      "DownstreamScheme": "http",
      "UpstreamPathTemplate": "/orders",
      "UpstreamHttpMethod": [ "Get" ],
      "ServiceName": "OrderService",
      "LoadBalancerOptions": {
        "Type": "RoundRobin"
      },
      "FileCacheOptions": {
        "TtlSeconds": 5,
        "Region": "regionname"
      }
    }
  ],
  "GlobalConfiguration": {
    "BaseUrl": "http://localhost:9070",
    "ServiceDiscoveryProvider": {
      "Scheme": "http",
      "Host": "localhost",
      "Port": 8500,
      "Type": "Consul"
    }
  }
}

在Routes路由配置中增加了FileCacheOptions。TtlSeconds代表緩存的過期時間,Region代表緩衝區名稱,這個我們目前用不到。

好了,代碼修改完需要編譯重啟一下網關項目,然後打開客戶端網站測試一下:

可以看到,5秒之內的請求都是同樣的緩存數據。Ocelot也支持自定義緩存。

  • 限流:

限流就是限制客戶端一定時間內的請求次數。
繼續修改配置:

{
  "Routes": [
    {
      "DownstreamPathTemplate": "/products",
      "DownstreamScheme": "http",
      "UpstreamPathTemplate": "/products",
      "UpstreamHttpMethod": [ "Get" ],
      "ServiceName": "ProductService",
      "LoadBalancerOptions": {
        "Type": "RoundRobin"
      },
      "FileCacheOptions": {
        "TtlSeconds": 5,
        "Region": "regionname"
      },
      "RateLimitOptions": {
        "ClientWhitelist": [ "SuperClient" ],
        "EnableRateLimiting": true,
        "Period": "5s",
        "PeriodTimespan": 2,
        "Limit": 1
      }
    },
    {
      "DownstreamPathTemplate": "/orders",
      "DownstreamScheme": "http",
      "UpstreamPathTemplate": "/orders",
      "UpstreamHttpMethod": [ "Get" ],
      "ServiceName": "OrderService",
      "LoadBalancerOptions": {
        "Type": "RoundRobin"
      },
      "FileCacheOptions": {
        "TtlSeconds": 5,
        "Region": "regionname"
      },
      "RateLimitOptions": {
        "ClientWhitelist": [ "SuperClient" ],
        "EnableRateLimiting": true,
        "Period": "5s",
        "PeriodTimespan": 2,
        "Limit": 2
      }
    }
  ],
  "GlobalConfiguration": {
    "BaseUrl": "http://localhost:9070",
    "ServiceDiscoveryProvider": {
      "Scheme": "http",
      "Host": "localhost",
      "Port": 8500,
      "Type": "Consul"
    },
    "RateLimitOptions": {
      "DisableRateLimitHeaders": false,
      "QuotaExceededMessage": "too many requests...",
      "HttpStatusCode": 999,
      "ClientIdHeader": "Test"
    }
  }
}

在Routes路由配置中增加了RateLimitOptions。ClientWhitelist代表客戶端白名單,在白名單中的客戶端可以不受限流的影響;EnableRateLimiting代表是否限流;Period代表限流的單位時間,例如1s,5m,1h,1d等;PeriodTimespan代表客戶端達到請求上限多少秒后可以重試;Limit代表客戶端在定義的時間內可以發出的最大請求數。
在GlobalConfiguration配置中也增加了RateLimitOptions。DisableRateLimitHeaders代表是否禁用X-Rate-Limit和Retry-After標頭(請求達到上限時response header中的限制數和多少秒后能重試);QuotaExceededMessage:代表請求達到上限時返回給客戶端的消息;HttpStatusCode:代表請求達到上限時返回給客戶端的HTTP狀態代碼。ClientIdHeader可以允許自定義用於標識客戶端的標頭。默認情況下為“ ClientId”。
最重要的就是Period,PeriodTimespan,Limit這幾個配置。

重新編譯啟動看一下效果:

  • 超時/熔斷

超時很好理解,就是網關請求服務時可容忍的最長響應時間。熔斷的意思就是當請求某個服務的異常次數達到一定量時,那麼網關在一定時間內就不再對這個服務發起請求了,直接熔斷。
Ocelot中啟用 超時/熔斷 需要NuGet安裝一下Ocelot.Provider.Polly

修改Startup.cs中的ConfigureServices()方法:

//添加ocelot服務
services.AddOcelot()
    //添加consul支持
    .AddConsul()
    //添加緩存
    .AddCacheManager(x =>
    {
        x.WithDictionaryHandle();
    })
    //添加Polly
    .AddPolly();

同樣的在ocelot.json路由配置中增加QoSOptions:

"QoSOptions": {
        "ExceptionsAllowedBeforeBreaking": 3,
        "DurationOfBreak": 10000,
        "TimeoutValue": 5000
      }

ExceptionsAllowedBeforeBreaking代表發生錯誤的次數,DurationOfBreak代表熔斷時間,TimeoutValue代表超時時間。
以上的配置意思就是當服務發生3次錯誤時,那麼就熔斷10秒,期間客戶端的請求直接返回錯誤,10秒之後恢復。
這個不太好模擬,就不演示了,應該也挺好理解的。

。。。。。。

關於服務治理的學問還有很多,不繼續了。。。就到此為止吧。
想要更深入了解Ocelot的,請看官網:https://ocelot.readthedocs.io/en/latest/
或者看源碼:https://github.com/ThreeMammals/Ocelot

下一篇準備說一下:事件總線。

代碼放在:https://github.com/xiajingren/NetCoreMicroserviceDemo

未完待續…

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聚甘新

重學 Java 設計模式:實戰責任鏈模式「模擬618電商大促期間,項目上線流程多級負責人審批場景」

作者:小傅哥
博客:https://bugstack.cn – 原創系列專題文章

沉澱、分享、成長,讓自己和他人都能有所收穫!

一、前言

場地和場景的重要性

射擊需要去靶場學習、滑雪需要去雪場體驗、開車需要能上路實踐,而編程開發除了能完成產品的功能流程,還需要保證系統的可靠性能。就像你能聽到的一些系統監控指標;QPSTPSTP99TP999可用率響應時長等等,而這些指標的總和評估就是一個系統的健康度。但如果你幾乎沒有聽到這樣的技術術語,也沒接觸過類似高併發場景,那麼就很像駕駛證的科目1考了100分,但不能上路。沒有這樣的技術場景給你訓練,讓你不斷的體會系統的脾氣秉性,即便你有再多的想法都沒法實現。所以,如果真的想學習一定要去一個有實操的場景,下水試試才能學會狗刨。

你的視覺盲區有多大

同樣一本書、同樣一條路、同樣一座城,你真的以為生活有選擇嗎?有時候很多選項都是擺設,給你多少次機會你都選的一模一樣。這不是你選不選而是你的認知範圍決定了你下一秒做的事情,另外的一個下一秒又決定了再下一個下一秒。就像管中窺豹一樣,20%的面積在你視覺里都是黑色的,甚至就總是忽略看不到,而這看不到的20%就是生命中的時運!但,人可以學習,可以成長,可以脫胎換骨,可以努力付出,通過一次次的蛻變而看到剩下的20%!

沒有設計圖紙你敢蓋樓嗎

編程開發中最好的什麼,是設計。運用架構思維、經驗心得、才華靈感,構建出最佳的系統。真正的研發會把自己寫的代碼當做作品來欣賞,你說這是一份工作,但在這樣的人眼裡這可不是一份工作,而是一份工匠精神。就像可能時而你也會為自己因為一個niubility的設計而豪邁萬丈,為能上線一個扛得住每秒200萬訪問量的系統會精神煥發。這樣的自豪感就是一次次壘磚一樣墊高腳底,不斷的把你的視野提高,讓你能看到上層設計也能知曉根基建設。可以把控全局,也可以治理細節。這一份份知識的沉澱,來幫助你繪製出一張系統架構藍圖。

二、開發環境

  1. JDK 1.8
  2. Idea + Maven
  3. 涉及工程三個,可以通過關注公眾號bugstack蟲洞棧,回復源碼下載獲取(打開獲取的鏈接,找到序號18)
工程 描述
itstack-demo-design-13-00 場景模擬工程;模擬一個上線流程審批的接口。
itstack-demo-design-13-01 使用一坨代碼實現業務需求
itstack-demo-design-13-02 通過設計模式優化改造代碼,產生對比性從而學習

三、責任鏈模式介紹

擊鼓傳雷,看上圖你是否想起周星馳有一個電影,大家坐在海邊圍成一個圈,拿着一個點燃的炸彈,互相傳遞。

責任鏈模式的核心是解決一組服務中的先後執行處理關係,就有點像你沒錢花了,需要家庭財務支出審批,10塊錢以下找閨女審批,100塊錢先閨女審批在媳婦審批。你可以理解想象成當你要跳槽的時候被安排的明明白白的被各個領導簽字放行。

四、案例場景模擬

在本案例中我們模擬在618大促期間的業務系統上線審批流程場景

像是這些一線電商類的互聯網公司,阿里、京東、拼多多等,在618期間都會做一些運營活動場景以及提供的擴容備戰,就像過年期間百度的紅包一樣。但是所有開發的這些系統都需要陸續的上線,因為臨近618有時候也有一些緊急的調整的需要上線,但為了保障線上系統的穩定性是盡可能的減少上線的,也會相應的增強審批力度。就像一級響應、二級響應一樣。

而這審批的過程在隨着特定時間點會增加不同級別的負責人加入,每個人就像責任鏈模式中的每一個核心點。對於研發小夥伴並不需要關心具體的審批流程處理細節,只需要知道這個上線更嚴格,級別也更高,但對於研發人員來說同樣是點擊相同的提審按鈕,等待審核。

接下來我們就模擬這樣一個業務訴求場景,使用責任鏈的設計模式來實現此功能。

1. 場景模擬工程

itstack-demo-design-13-00
└── src
    └── main
        └── java
            └── org.itstack.demo.design
                └── AuthService.java
  • 這裏的代碼結構比較簡單,只有一個模擬審核和查詢審核結果的服務類。相當於你可以調用這個類去審核工程和獲取審核結構,這部分結果信息是模擬的寫到緩存實現。

2. 場景簡述

2.1 模擬審核服務

public class AuthService {

    private static Map<String, Date> authMap = new ConcurrentHashMap<String, Date>();

    public static Date queryAuthInfo(String uId, String orderId) {
        return authMap.get(uId.concat(orderId));
    }

    public static void auth(String uId, String orderId) {
        authMap.put(uId.concat(orderId), new Date());
    }

}
  • 這裏面提供了兩個接口一個是查詢審核結果(queryAuthInfo)、另外一個是處理審核(auth)。
  • 這部分是把由誰審核的和審核的單子ID作為唯一key值記錄到內存Map結構中。

五、用一坨坨代碼實現

這裏我們先使用最直接的方式來實現功能

按照我們的需求審批流程,平常系統上線只需要三級負責人審批就可以,但是到了618大促時間點,就需要由二級負責以及一級負責人一起加入審批系統上線流程。在這裏我們使用非常直接的if判斷方式來實現這樣的需求。

1. 工程結構

itstack-demo-design-13-01
└── src
    └── main
        └── java
            └── org.itstack.demo.design
                └── AuthController.java
  • 這部分非常簡單的只包含了一個審核的控制類,就像有些夥伴開始寫代碼一樣,一個類寫所有需求。

2. 代碼實現

public class AuthController {

    private SimpleDateFormat f = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");// 時間格式化

    public AuthInfo doAuth(String uId, String orderId, Date authDate) throws ParseException {

        // 三級審批
        Date date = AuthService.queryAuthInfo("1000013", orderId);
        if (null == date) return new AuthInfo("0001", "單號:", orderId, " 狀態:待三級審批負責人 ", "王工");

        // 二級審批
        if (authDate.after(f.parse("2020-06-01 00:00:00")) && authDate.before(f.parse("2020-06-25 23:59:59"))) {
            date = AuthService.queryAuthInfo("1000012", orderId);
            if (null == date) return new AuthInfo("0001", "單號:", orderId, " 狀態:待二級審批負責人 ", "張經理");
        }

        // 一級審批
        if (authDate.after(f.parse("2020-06-11 00:00:00")) && authDate.before(f.parse("2020-06-20 23:59:59"))) {
            date = AuthService.queryAuthInfo("1000011", orderId);
            if (null == date) return new AuthInfo("0001", "單號:", orderId, " 狀態:待一級審批負責人 ", "段總");
        }

        return new AuthInfo("0001", "單號:", orderId, " 狀態:審批完成");
    }

}
  • 這裏從上到下分別判斷了在指定時間範圍內由不同的人員進行審批,就像618上線的時候需要三個負責人都審批才能讓系統進行上線。
  • 像是這樣的功能看起來很簡單的,但是實際的業務中會有很多部門,但如果這樣實現就很難進行擴展,並且在改動擴展調整也非常麻煩。

3. 測試驗證

3.1 編寫測試類

@Test
public void test_AuthController() throws ParseException {
    AuthController authController = new AuthController();  

    // 模擬三級負責人審批
    logger.info("測試結果:{}", JSON.toJSONString(authController.doAuth("小傅哥", "1000998004813441", new Date())));
    logger.info("測試結果:{}", "模擬三級負責人審批,王工");
    AuthService.auth("1000013", "1000998004813441");  

    // 模擬二級負責人審批                                 
    logger.info("測試結果:{}", JSON.toJSONString(authController.doAuth("小傅哥", "1000998004813441", new Date())));
    logger.info("測試結果:{}", "模擬二級負責人審批,張經理");
    AuthService.auth("1000012", "1000998004813441");    

    // 模擬一級負責人審批
    logger.info("測試結果:{}", JSON.toJSONString(authController.doAuth("小傅哥", "1000998004813441", new Date())));
    logger.info("測試結果:{}", "模擬一級負責人審批,段總");
    AuthService.auth("1000011", "1000998004813441");            

    logger.info("測試結果:{}", "審批完成");
}
  • 這裏模擬每次查詢是否審批完成,隨着審批的不同節點,之後繼續由不同的負責人進行審批操作。
  • authController.doAuth,是查看審批的流程節點、AuthService.auth,是審批方法用於操作節點流程狀態。

3.2 測試結果

23:25:00.363 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:{"code":"0001","info":"單號:1000998004813441 狀態:待三級審批負責人 王工"}
23:25:00.366 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:模擬三級負責人審批,王工
23:25:00.367 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:{"code":"0001","info":"單號:1000998004813441 狀態:待二級審批負責人 張經理"}
23:25:00.367 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:模擬二級負責人審批,張經理
23:25:00.368 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:{"code":"0001","info":"單號:1000998004813441 狀態:待一級審批負責人 段總"}
23:25:00.368 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:模擬一級負責人審批,段總
23:25:00.368 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:審批完成

Process finished with exit code 0
  • 從測試結果上可以看到一層層的由不同的人員進行審批,審批完成後到下一個人進行處理。單看結果是滿足我們的訴求,只不過很難擴展和調整流程,相當於代碼寫的死死的。

六、責任鏈模式重構代碼

接下來使用裝飾器模式來進行代碼優化,也算是一次很小的重構。

責任鏈模式可以讓各個服務模塊更加清晰,而每一個模塊間可以通過next的方式進行獲取。而每一個next是由繼承的統一抽象類實現的。最終所有類的職責可以動態的進行編排使用,編排的過程可以做成可配置化。

1. 工程結構

itstack-demo-design-13-02
└── src
    └── main
        └── java
            └── org.itstack.demo.design
                ├── impl
                │    ├── Level1AuthLink.java
                │    ├── Level2AuthLink.java
                │    └── Level3AuthLink.java
                ├── AuthInfo.java
                └── AuthLink.java

責任鏈模式模型結構

  • 上圖是這個業務模型中責任鏈結構的核心部分,通過三個實現了統一抽象類AuthLink的不同規則,再進行責任編排模擬出一條鏈路。這個鏈路就是業務中的責任鏈。
  • 一般在使用責任鏈時候如果是場景比較固定,可以通過寫死到代碼中進行初始化。但如果業務場景經常變化可以做成xml配置的方式進行處理,也可以落到庫里進行初始化操作。

2. 代碼實現

2.1 責任鏈中返回對象定義

public class AuthInfo {

    private String code;
    private String info = "";

    public AuthInfo(String code, String ...infos) {
        this.code = code;
        for (String str:infos){
            this.info = this.info.concat(str);
        }
    }
    
    // ...get/set
}
  • 這個類的是包裝了責任鏈處理過程中返回結果的類,方面處理每個責任鏈的返回信息。

2.2 鏈路抽象類定義

public abstract class AuthLink {

    protected Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AuthLink.class);

    protected SimpleDateFormat f = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");// 時間格式化
    protected String levelUserId;                           // 級別人員ID
    protected String levelUserName;                         // 級別人員姓名
    private AuthLink next;                                  // 責任鏈

    public AuthLink(String levelUserId, String levelUserName) {
        this.levelUserId = levelUserId;
        this.levelUserName = levelUserName;
    }

    public AuthLink next() {
        return next;
    }

    public AuthLink appendNext(AuthLink next) {
        this.next = next;
        return this;
    }

    public abstract AuthInfo doAuth(String uId, String orderId, Date authDate);

}
  • 這部分是責任鏈,鏈接起來的核心部分。AuthLink next,重點在於可以通過next方式獲取下一個鏈路需要處理的節點。
  • levelUserIdlevelUserName,是責任鏈中的公用信息,標記每一個審核節點的人員信息。
  • 抽象類中定義了一個抽象方法,abstract AuthInfo doAuth,這是每一個實現者必須實現的類,不同的審核級別處理不同的業務。

2.3 三個審核實現類

Level1AuthLink

public class Level1AuthLink extends AuthLink {

    public Level1AuthLink(String levelUserId, String levelUserName) {
        super(levelUserId, levelUserName);
    }

    public AuthInfo doAuth(String uId, String orderId, Date authDate) {
        Date date = AuthService.queryAuthInfo(levelUserId, orderId);
        if (null == date) {
            return new AuthInfo("0001", "單號:", orderId, " 狀態:待一級審批負責人 ", levelUserName);
        }
        AuthLink next = super.next();
        if (null == next) {
            return new AuthInfo("0000", "單號:", orderId, " 狀態:一級審批完成負責人", " 時間:", f.format(date), " 審批人:", levelUserName);
        }

        return next.doAuth(uId, orderId, authDate);
    }

}

Level2AuthLink

public class Level2AuthLink extends AuthLink {

    private Date beginDate = f.parse("2020-06-11 00:00:00");
    private Date endDate = f.parse("2020-06-20 23:59:59");

    public Level2AuthLink(String levelUserId, String levelUserName) throws ParseException {
        super(levelUserId, levelUserName);
    }

    public AuthInfo doAuth(String uId, String orderId, Date authDate) {
        Date date = AuthService.queryAuthInfo(levelUserId, orderId);
        if (null == date) {
            return new AuthInfo("0001", "單號:", orderId, " 狀態:待二級審批負責人 ", levelUserName);
        }
        AuthLink next = super.next();
        if (null == next) {
            return new AuthInfo("0000", "單號:", orderId, " 狀態:二級審批完成負責人", " 時間:", f.format(date), " 審批人:", levelUserName);
        }

        if (authDate.before(beginDate) || authDate.after(endDate)) {
            return new AuthInfo("0000", "單號:", orderId, " 狀態:二級審批完成負責人", " 時間:", f.format(date), " 審批人:", levelUserName);
        }

        return next.doAuth(uId, orderId, authDate);
    }

}

Level3AuthLink

public class Level3AuthLink extends AuthLink {

    private Date beginDate = f.parse("2020-06-01 00:00:00");
    private Date endDate = f.parse("2020-06-25 23:59:59");

    public Level3AuthLink(String levelUserId, String levelUserName) throws ParseException {
        super(levelUserId, levelUserName);
    }

    public AuthInfo doAuth(String uId, String orderId, Date authDate) {
        Date date = AuthService.queryAuthInfo(levelUserId, orderId);
        if (null == date) {
            return new AuthInfo("0001", "單號:", orderId, " 狀態:待三級審批負責人 ", levelUserName);
        }
        AuthLink next = super.next();
        if (null == next) {
            return new AuthInfo("0000", "單號:", orderId, " 狀態:三級審批負責人完成", " 時間:", f.format(date), " 審批人:", levelUserName);
        }

        if (authDate.before(beginDate) || authDate.after(endDate)) {
            return new AuthInfo("0000", "單號:", orderId, " 狀態:三級審批負責人完成", " 時間:", f.format(date), " 審批人:", levelUserName);
        }

        return next.doAuth(uId, orderId, authDate);
    }

}
  • 如上三個類;Level1AuthLinkLevel2AuthLinkLevel3AuthLink,實現了不同的審核級別處理的簡單邏輯。
  • 例如第一個審核類中會先判斷是否審核通過,如果沒有審核通過則返回結果給調用方,引導去審核。(這裏簡單模擬審核後有時間信息不為空,作為判斷條件)
  • 判斷完成后獲取下一個審核節點;super.next();,如果不存在下一個節點,則直接返回結果。
  • 之後是根據不同的業務時間段進行判斷是否需要,二級和一級的審核。
  • 最後返回下一個審核結果;next.doAuth(uId, orderId, authDate);,有點像遞歸調用。

3. 測試驗證

3.1 編寫測試類

@Test
public void test_AuthLink() throws ParseException {
    AuthLink authLink = new Level3AuthLink("1000013", "王工")
            .appendNext(new Level2AuthLink("1000012", "張經理")
                    .appendNext(new Level1AuthLink("1000011", "段總")));

    logger.info("測試結果:{}", JSON.toJSONString(authLink.doAuth("小傅哥", "1000998004813441", new Date())));

    // 模擬三級負責人審批
    AuthService.auth("1000013", "1000998004813441");
    logger.info("測試結果:{}", "模擬三級負責人審批,王工");
    logger.info("測試結果:{}", JSON.toJSONString(authLink.doAuth("小傅哥", "1000998004813441", new Date())));

    // 模擬二級負責人審批
    AuthService.auth("1000012", "1000998004813441");
    logger.info("測試結果:{}", "模擬二級負責人審批,張經理");
    logger.info("測試結果:{}", JSON.toJSONString(authLink.doAuth("小傅哥", "1000998004813441", new Date())));

    // 模擬一級負責人審批
    AuthService.auth("1000011", "1000998004813441");
    logger.info("測試結果:{}", "模擬一級負責人審批,段總");
    logger.info("測試結果:{}", JSON.toJSONString(authLink.doAuth("小傅哥", "1000998004813441", new Date())));
}
  • 這裏包括最核心的責任鏈創建,實際的業務中會包裝到控制層; AuthLink authLink = new Level3AuthLink("1000013", "王工") .appendNext(new Level2AuthLink("1000012", "張經理") .appendNext(new Level1AuthLink("1000011", "段總"))); 通過把不同的責任節點進行組裝,構成一條完整業務的責任鏈。
  • 接下里不斷的執行查看審核鏈路authLink.doAuth(...),通過返回結果對數據進行3、2、1級負責人審核,直至最後審核全部完成。

3.2 測試結果

23:49:46.585 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:{"code":"0001","info":"單號:1000998004813441 狀態:待三級審批負責人 王工"}
23:49:46.590 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:模擬三級負責人審批,王工
23:49:46.590 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:{"code":"0001","info":"單號:1000998004813441 狀態:待二級審批負責人 張經理"}
23:49:46.590 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:模擬二級負責人審批,張經理
23:49:46.590 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:{"code":"0001","info":"單號:1000998004813441 狀態:待一級審批負責人 段總"}
23:49:46.590 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:模擬一級負責人審批,段總
23:49:46.590 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 測試結果:{"code":"0000","info":"單號:1000998004813441 狀態:一級審批完成負責人 時間:2020-06-18 23:49:46 審批人:段總"}

Process finished with exit code 0
  • 從上述的結果可以看到我們的責任鏈已經生效,按照責任鏈的結構一層層審批,直至最後輸出審批結束到一級完成的結果。
  • 這樣責任鏈的設計方式可以方便的進行擴展和維護,也把if語句幹掉了。

七、總結

  • 從上面代碼從if語句重構到使用責任鏈模式開發可以看到,我們的代碼結構變得清晰乾淨了,也解決了大量if語句的使用。並不是if語句不好,只不過if語句並不適合做系統流程設計,但是在做判斷和行為邏輯處理中還是非常可以使用的。
  • 在我們前面學習結構性模式中講到過組合模式,它像是一顆組合樹一樣,我們搭建出一個流程決策樹。其實這樣的模式也是可以和責任鏈模型進行組合擴展使用,而這部分的重點在於如何關聯鏈路的關聯,最終的執行都是在執行在中間的關係鏈。
  • 責任鏈模式很好的處理單一職責和開閉原則,簡單了耦合也使對象關係更加清晰,而且外部的調用方並不需要關心責任鏈是如何進行處理的(以上程序中可以把責任鏈的組合進行包裝,在提供給外部使用)。但除了這些優點外也需要是適當的場景才進行使用,避免造成性能以及編排混亂調試測試疏漏問題。

八、推薦閱讀

  • 1. 重學 Java 設計模式:實戰工廠方法模式「多種類型商品不同接口,統一發獎服務搭建場景」
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聚甘新

機器學習——打開集成方法的大門,手把手帶你實現AdaBoost模型

本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注

今天是機器學習專題的第25篇文章,我們一起來聊聊AdaBoost。

我們目前為止已經學過了好幾個模型,光決策樹的生成算法就有三種。但是我們每次進行分類的時候,每次都是採用一個模型進行訓練和預測。我們日常在做一個決策的時候,往往會諮詢好幾個人,綜合採納他們的意見。那麼有沒有可能把這個思路照搬到機器學習領域當中,創建多個模型來綜合得出結果呢?

這當然是可以的,這樣的思路就叫做集成方法(ensemble method)。

集成方法

集成方法本身並不是某種具體的方法或者是算法,只是一種訓練機器學習模型的思路。它的含義只有一點,就是訓練多個模型,然後將它們的結果匯聚在一起。

根據這個思路,業內又衍生出了三種特定的方法,分別是Bagging、Boosting和Stacking。

Bagging

Bagging是bootstrap aggregating的縮寫,我們從字面上很難理解它的含義。我們記住這個名字即可,在Bagging方法當中,我們會通過有放回隨機採樣的方式創建K個數據集。對於每一個數據集來說,可能有一些單個的樣本重複出現,也可能有一些樣本從沒有出現過,但整體而言,每個樣本出現的概率是相同的。

之後,我們用抽樣出來的K個數據集訓練K個模型,這裏的模型沒有做限制,我們可以使用任何機器學習方模型。K個模型自然會得到K個結果,那麼我們採取民主投票的方式對這K個模型進行聚合。

舉個例子說,假設K=25,在一個二分類問題當中。有10個模型預測結果是0,15個模型預測結果是1。那麼最終整個模型的預測結果就是1,相當於K個模型民主投票,每個模型投票權一樣。大名鼎鼎的隨機森林就是採取的這種方式。

Boosting

Boosting的思路和Bagging非常相似,它們對於樣本的採樣邏輯是一致的。不同的是,在Boosting當中,這K個模型並不是同時訓練的,而是串行訓練的。每一個模型在訓練的時候都會基於之前模型的結果,更加關注於被之前模型判斷錯誤的樣本。同樣,樣本也會有一個權值,錯誤判斷率越大的樣本擁有越大的權值。

並且每一個模型根據它能力的不同,會被賦予不同的權重,最後會對所有模型進行加權求和,而不是公平投票。由於這個機制,使得模型在訓練的時候的效率也有差異。因為Bagging所有模型之間是完全獨立的,我們是可以採取分佈式訓練的。而Boosting中每一個模型會依賴之前模型的效果,所以只能串行訓練。

Stacking

Stacking是Kaggle比賽當中經常使用的方法,它的思路也非常簡單。我們選擇K種不同的模型,然後通過交叉驗證的方式,在訓練集上進行訓練和預測。保證每個模型都對所有的訓練樣本產出一個預測結果。那麼對於每一條訓練樣本,我們都能得到K個結果。

之後,我們再創建一個第二層的模型,它的訓練特徵就是這K個結果。也就是說Stacking方法當中會用到多層模型的結構,最後一層模型的訓練特徵是上層模型預測的結果。由模型自己去訓練究竟哪一個模型的結果更值得採納,以及如何組合模型之間的特長。

我們今天介紹的AdaBoost顧名思義,是一個經典的Boosting算法。

模型思路

AdaBoost的核心思路是通過使用Boosting的方法,通過一些弱分類器構建出強分類器來。

強分類器我們都很好理解,就是性能很強的模型,那麼弱分類器應該怎麼理解呢?模型的強弱其實是相對於隨機結果來定義的,比隨機結果越好的模型,它的性能越強。從這點出發,弱分類器也就是只比隨機結果略強的分類器。我們的目的是通過設計樣本和模型的權重,使得可以做出最佳決策,將這些弱分類器的結果綜合出強分類器的效果來。

首先我們會給訓練樣本賦予一個權重,一開始的時候,每一條樣本的權重均相等。根據訓練樣本訓練出一個弱分類器並計算這個分類器的錯誤率。然後在同一個數據集上再次訓練弱分類器,在第二次的訓練當中,我們將會調整每個樣本的權重。其中正確的樣本權重會降低,錯誤的樣本權重會升高

同樣每一個分類器也會分配到一個權重值,權重越高說明它的話語權越大。這些是根據模型的錯誤率來計算的。錯誤率定義為:

這裏的D表示數據集表示分類錯誤的集合,它也就等於錯誤分類的樣本數除以總樣本數。

有了錯誤率之後,我們可以根據下面這個公式得到

得到了之後,我們利用它對樣本的權重進行更新,其中分類正確的權重更改為:

分類錯誤的樣本權重更改為:

這樣,我們所有的權重都更新完了,這也就完成了一輪迭代。AdaBoost會反覆進行迭代和調整權重,直到訓練錯誤率為0或者是弱分類器的數量達到閾值。

代碼實現

首先,我們來獲取數據,這裏我們選擇了sklearn數據集中的乳腺癌預測數據。和之前的例子一樣,我們可以直接import進來使用,非常方便:

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

breast = load_breast_cancer()
X, y = breast.data, breast.target
# reshape,將一維向量轉成二維
y = y.reshape((-1, 1))

接着,我們將數據拆分成訓練數據和測試數據,這個也是常規做法了,沒有難度:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=23)

在AdaBoost模型當中,我們選擇的弱分類器是決策樹的樹樁。所謂的樹樁就是樹深為1的決策樹。樹深為1顯然不論我們怎麼選擇閾值,都不會得到特別好的結果,但是由於我們依然會選擇閾值和特徵,所以結果也不會太差,至少要比隨機選擇要好。所以這就保證了,我們可以得到一個比隨機選擇效果略好一些的弱分類器,並且它的實現非常簡單。

在我們實現模型之前,我們先來實現幾個輔助函數。

def loss_error(y_pred, y, weight):
    return weight.T.dot((y_pred != y_train))

def stump_classify(X, idx, threshold, comparator):
    if comparator == 'lt':
        return X[:, idx] <= threshold
    else:
        return X[:, idx] > threshold
    
def get_thresholds(X, i):
    min_val, max_val = X[:, i].min(), X[:, i].max()
    return np.linspace(min_val, max_val, 10)

這三個函數應該都不難理解,第一個函數當中我們計算了模型的誤差。由於我們每一個樣本擁有一個自身的權重,所以我們對誤差進行加權求和。第二個函數是樹樁分類器的預測函數,邏輯非常簡單,根據閾值比較大小。這裡有兩種情況,有可能小於閾值的樣本是正例,也有可能大於閾值的樣本是正例,所以我們還需要第三個參數記錄這個信息。第三個函數是生成閾值的函數,由於我們並不需要樹樁的性能特別好,所以我們也沒有必要去遍歷閾值的所有取值,簡單地把特徵的範圍劃分成10段即可。

接下來是單個樹樁的生成函數,它等價於決策樹當中選擇特徵進行數據拆分的函數,邏輯大同小異,只需要稍作修改即可。

def build_stump(X, y, weight):
    m, n = X.shape
    ret_stump, ret_pred = None, []
    best_error = float('inf')

    # 枚舉特徵
    for i in range(n):
        # 枚舉閾值
        for j in get_thresholds(X, i):
            # 枚舉正例兩種情況
            for c in ['lt', 'gt']:
                # 預測並且求誤差
                pred = stump_classify(X, i, j, c).reshape((-1, 1))
                err = loss_error(pred, y, weight)
                # 記錄下最好的樹樁
                if err < best_error:
                    best_error, ret_pred = err, pred.copy()
                    ret_stump = {'idx': i, 'threshold': j, 'comparator': c} 
    return ret_stump, best_error, ret_pred

接下來要做的就是重複生成樹樁的操作,計算,並且更新每一條樣本的權重。整個過程也沒有太多的難點,基本上就是照着實現公式:

def adaboost_train(X, y, num_stump):
    stumps = []
    m = X.shape[0]
    # 樣本權重初始化,一開始全部相等
    weight = np.ones((y_train.shape[0], 1)) / y_train.shape[0]
    # 生成num_stump個樹樁
    for i in range(num_stump):
        best_stump, err, pred = build_stump(X, y, weight)
        # 計算alpha
        alpha = 0.5 * np.log((1.0 - err) / max(err, 1e-10))
        best_stump['alpha'] = alpha
        stumps.append(best_stump)

        # 更新每一條樣本的權重
        for j in range(m):
            weight[j] = weight[j] * (np.exp(-alpha) if pred[j] == y[j] else np.exp(alpha))
        weight = weight / weight.sum()
        # 如果當前的準確率已經非常高,則退出
        if err < 1e-8:
            break
    return stumps

樹樁生成結束之後,最後就是預測的部分了。整個預測過程依然非常簡單,就是一個加權求和的過程。這裏要注意一下,我們在訓練的時候為了突出錯誤預測的樣本,讓模型擁有更好的能力,維護了樣本的權重。然而在預測的時候,我們是不知道預測樣本的權重的,所以我們只需要對模型的結果進行加權即可。

def adaboost_classify(X, stumps):
    m = X.shape[0]
    pred = np.ones((m, 1))
    alphs = 0.0
    for i, stump in enumerate(stumps):
        y_pred = stump_classify(X, stump['idx'], stump['threshold'], stump['comparator'])
        # 根據alpha加權求和
        pred = y_pred * stump['alpha']
        alphs += stump['alpha']
    pred /= alphs
    # 根據0.5劃分0和1類別
    return np.sign(pred).reshape((-1, 1))

到這裏,我們整個模型就實現完了,我們先來看下單個樹樁在訓練集上的表現:

可以看到準確率只有0.54,只是比隨機預測略好一點點而已。

然而當我們綜合了20個樹樁的結果之後,在訓練集上我們可以得到0.9的準確率。在預測集上,它的表現更好,準確率有接近0.95!

這是因為AdaBoost當中,每一個分類器都是弱分類器,它根本沒有過擬合的能力,畢竟在訓練集的表現都很差,這就保證了分類器學到的都是實在的泛化能力,在訓練集上適用,在測試集上很大概率也適用。這也是集成方法最大的優點之一。

總結

集成方法可以說是機器學習領域一個非常重要的飛躍,集成方法的出現,讓設計出一個強分類器這件事的難度大大降低,並且還保證了模型的效果。

因為在一些領域當中,設計一個強分類器可能非常困難,然而設計一個弱一些的分類器則簡單得多,再加上模型本身性能很好,不容易陷入過擬合。使得在深度學習模型流行之前,集成方法廣泛使用,幾乎所有機器學習領域的比賽的冠軍,都使用了集成學習。

集成學習當中具體的思想或許各有不同,但是核心的思路是一致的。我們理解了AdaBoost之後,再去學習其他的集成模型就要容易多了。

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2020年最佳Java調試工具(翻譯)

調試是應用程序開發周期不可或缺的一部分。用Java或任何其他語言編寫程序時,每個開發人員應解決的首要問題之一是可靠的調試工具的可用性。

所使用的工具類型可能影響或破壞應用程序的調試過程,因此至關重要的是,要了解根據用例而定最佳選擇。

在這篇文章中,我們概述了2020年最好的7種Java調試工具。在開發,生產環境中查找,診斷和修復問題時,這些工具中的大多數將派上用場。

NetBeans

NetBeans是運行在Linux,Windows,MacOS和Solaris上的頂級,使用最廣泛的Java IDE之一。正如預期的那樣,它具有可視化調試器和代碼概要分析器,使開發人員可以調試可執行的Java類,單元測試和整個項目。

NetBeans調試器允許您在Java代碼中放置斷點,運行方法,添加字段監視,監視執行以及在調試會話期間拍攝快照。

Rookout

Rookout是一個很棒的Java調試選項,可以在開發和生產中很好地工作。它在包括無服務器和容器的各種環境中提供了強大的調試功能。

通過收集和流水線化關鍵數據,淘汰工作超越了標準調試功能。這使開發人員無需編寫代碼,重新部署或重新啟動應用程序即可了解軟件執行問題並解決錯誤。

藉助Rookout,開發人員可以消除冗長,複雜且資源密集的數據探索和錯誤查找過程。

Eclipse

Eclipse是帶有內置Java調試器的著名開源IDE。自成立以來,Eclipse一直保持其作為開發現代應用程序最強大的跨平台IDE之一的聲譽。

它提供了標準的調試功能,例如設置斷點,執行步驟執行,檢查變量和值,掛起和恢複線程等功能。

Eclipse平台還方便了遠程調試。儘管它主要是Java IDE,但Eclipse調試視圖還支持PHP,C,C ++和許多其他編程語言。

IntelliJ IDEA

IntelliJ IDEA是具有功能強大的調試器的高度流行的Java IDE。該工具使開發人員可以輕鬆調試簡單代碼以及多線程Java應用程序。

使用IntelliJ調試器,您可以設置斷點,單步執行代碼,評估表達式,檢查變量以及執行一系列其他調試過程。它可以更輕鬆地檢測意外的流量和狀態,死鎖,活動鎖等。

IntelliJ IDEA的核心旨在改善Java開發團隊的工作流程和生產力。

Java調試器(JDB)

Java調試器(JDB)是允許開發人員在命令行中調試Java代碼的工具。通過Java調試接口(JDI)(高級前端接口),開發人員可以檢測並修復程序中的錯誤。該工具還可用於檢查和調試遠程Java虛擬機中的代碼。

像大多數命令行調試器一樣,JDB具有學習曲線,因此新用戶需要花費一些時間來適應JDB。但是,一旦掌握了JDB命令,就可以輕鬆設置斷點,單步執行代碼並執行其他調試操作。

Fusion Reactor(聚變反應堆??)

Fusion Reactor是針對開發,測試和生產環境中的Java應用程序的創新性能監視解決方案。該工具配備了一組令人印象深刻的功能,這些功能可提供Java開發人員在APM工具中所需的一切。

Fusion Reactor開發版,您可以開發,測試,並在非生產環境分析應用。使用此工具,在將應用程序部署到生產環境之前,更容易發現問題並提高代碼質量。

另一個值得注意的功能是生產調試器,它使開發人員在與代碼交互並修復錯誤時獲得最大的控制權。Fusion Reactor還支持遠程調試。

JDeveloper

Oracle的JDeveloper是一種免費的IDE,可解決應用程序開發生命周期中從編碼到設計,性能分析,調試,優化和部署的每個步驟。

使用JDeveloper進行調試時,可以設置斷點和觀察點,分析調用堆棧,檢查和操作變量,並逐步研究代碼執行情況。除了Java,它還可以用於調試HTML,PHP,JavaScript,SQL和XML。

現在,您可以繼續使用上述工具,以更高的速度和效率來檢測,診斷和解決Java應用程序中的問題。

翻譯原文

Top Java Debugging Tools for 2020

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傳亞光供應車載鏡頭於美系電動車供應鏈

市場傳出,光學零件大廠亞光車載鏡頭於 2016 年第四季打進美國電動車大廠供應鏈,去年11月已開始出貨,單月出貨量約2-3萬顆, 2017年出貨則可望進一步放量成長,為營運增添動能。

對此,亞光董事長賴以仁表示,不評論客戶訂單,但他強調,今年在包括車用、虛擬實境 (VR) 等運動攝影機方面,訂單表現都不錯,消費型相機的需求亦有回溫,預估今年營收及獲利表現可望優於去年;同時,今年美國 CES 展中受矚目的先進駕駛輔助系統 (ADAS),亞光布局雷射測距應用於瞄準儀的時間已久,而在雷射測距及 HUD(抬頭顯示器)方面,也都是 ADAS 應用的重要零組件。

據悉,亞光出貨美國電動車廠的車載鏡頭主要為雷射測距,用於自動駕駛系統;除美國電動車市場外,亞光的車載鏡頭也間接切入歐洲車廠,今年布局重點包括 ADAS 等重要零組件。

亞光去年全年營收 179 億元,年減 1.6%,惟受惠產品組合優化,獲利優於營收表現,其去年前三季稅後淨利 2.97 億元,每股盈餘1.06元,已優於 2015 年全年表現。

(本文內容由授權使用)

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必翔取得首款台產電動汽車生產執照

台灣的電動機車品牌Gogoro已經能從台北一路騎到高雄,還將進軍歐洲市場。而台灣首款本地生產的電動汽車也正式領取生產執照,將由在地廠商必翔集團負責產銷。

必翔集團在台成立三十餘年,早期曾投入農業機械研發,近期則以電動代步車、醫療用車等車款代工為主要業務。看好全球電動車市場蓬勃,必翔於2011年正式成立必翔電動汽車公司,並獲得中國廠商比亞迪(BYD)的肯定,合作發展電動汽車技術。

必翔在宜蘭縣建有電動汽車組裝廠,客戶行銷歐洲。日前,必翔已成功取得台灣首張電動汽車生產執照,預計將在今年第三季前量產問世。

除電動汽車公司外,必翔集團旗下另一子公司必翔電能為磷酸鋰鐵電池廠,廠房位於新竹,每月可生產100萬顆18650鋰鐵電池,集團整體可形成電動車產業的垂直整合。為提供日漸提升的電動車用電池需求,新竹廠房將陸續擴產到目前規模的10倍;公司也已申請掛牌上市,正在等待審核。

必翔集團也積極投入再生能源發展。必翔電動汽車的,由台灣永鑫能源負責開發、雲豹能源科技出資,完全採用美商First Solar的太陽能板,是First Solar在亞洲規模最大的屋頂型太陽能發電廠。

(照片:必翔公司廠房。來源:)

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