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MVP模式计算实例

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简介：
本实例详细介绍了MVP（Model-View-Presenter）设计模式的应用与实现过程，通过具体代码和案例解析了如何在项目开发中利用MVP提高应用架构的质量。 MVP模式计算器示例在网络上可以找到相关资源。使用MVP模式开发的项目可以在Web和Winform之间轻松切换。

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  • MVP模式计算实例
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    本实例详细介绍了MVP（Model-View-Presenter）设计模式的应用与实现过程，通过具体代码和案例解析了如何在项目开发中利用MVP提高应用架构的质量。 MVP模式计算器示例在网络上可以找到相关资源。使用MVP模式开发的项目可以在Web和Winform之间轻松切换。
     
  • 基于QT的MVP设计模式演示示例
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    本项目采用QT框架，展示了MVP（Model-View-Presenter）设计模式的应用。通过实例代码，帮助开发者理解并实践MVP模式在界面分离与逻辑处理中的作用和优势。 最近在进行一个Qt项目的开发过程中发现，基于MVP设计模式的QT例程相对较少。因此我打算编写一个示例程序供参考，采用Model + View + Interface的方式来实现功能模块化。每次新增接口时只需在Interface中添加相应的虚函数即可。 MVP是从MVC发展而来的架构方式，其主要目标和作用与后者相同：将软件结构分为层次分明的三个部分——核心逻辑、界面控制以及数据处理，并确保这三者之间的分离清晰明确，从而减少它们之间复杂的耦合关系。这样不仅使代码变得更加简洁易读，还有助于降低因编写错误导致的问题出现几率，提升整个程序的质量和稳定性。
     
  • Android MVP与MVC模式对比示例
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    本文通过实例详细探讨了在Android开发中MVP（Model-View-Presenter）和MVC（Model-View-Controller）两种架构模式的区别及应用场景。适合有一定基础的开发者深入理解两者优劣。 项目通过登录示例展示了Android开发中MVP与MVC模式在编程思路及方法上的差异，并对异步请求进行了封装，可供项目参考使用。
     
  • MVP模式下的用户登录与注册功能
    优质
    本文介绍了在MVP（Model-View-Presenter）架构中实现用户登录和注册功能的方法和技术细节，帮助开发者更好地理解和应用这一设计模式。 使用MVP模式实现用户登录和注册功能可以有效地分离视图层与业务逻辑层，提高代码的可维护性和测试性。在这种架构下，Presenter负责处理用户的交互操作，并将结果传递给View展示；同时Model作为数据层提供对数据库或网络的数据访问接口。这样的设计使得开发人员能够更加专注于各自职责范围内的工作内容，从而提升整个项目的开发效率和质量。
     
  • 设计模式 结合几种模式的实例
    优质
    本书通过结合多种经典的设计模式，提供了丰富的实际编程案例，帮助读者深入理解并灵活运用各种设计模式解决复杂问题。 设计模式结合实例的课程设计使用VC++编写。
     
  • Java设计模式实例讲解
    优质
    《Java设计模式实例讲解》一书深入浅出地介绍了多种常用的Java设计模式，通过丰富的实战案例帮助读者理解并掌握如何在实际开发中运用这些模式解决问题。 以JAVA为例，汇总了十几种常用的设计模式：单例模式、工厂模式、建造者模式、适配器模式、装饰器模式、外观模式、命令模式、观察者模式、状态模式、策略模式以及模板方法模式等。这些内容仅供学习使用。相关文章可以在【设计模式】专栏中查看。
     
  • LabVIEW设计模式实例解析
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    本书通过大量实例深入浅出地解析了LabVIEW编程中的多种设计模式，帮助读者提升程序开发效率与质量。适合LabVIEW初学者及进阶开发者参考学习。 通过实例VI讲解LabVIEW的三种设计模式：生产消费者模式、事件状态机和状态机模式。
     
  • MATLAB中的模式识别与计算机视觉实例实现
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    本书通过丰富案例讲解如何使用MATLAB进行模式识别和计算机视觉开发，适合相关领域工程师和技术爱好者学习参考。 在MATLAB中实现模式识别和计算机视觉是一项广泛应用于科研与工程领域的技术。这些技术涉及图像处理、机器学习、特征提取等多个方面，掌握MATLAB编程对于理解和应用这些概念至关重要。 以下是一些基于MATLAB的模式识别和计算机视觉的关键知识点： 1. 图像预处理：在模式识别和计算机视觉中，预处理是第一步，包括去噪（如中值滤波、高斯滤波）、灰度化、直方图均衡等操作。这些步骤旨在提高图像质量和减少后续处理的复杂性。 2. 特征提取：特征是识别的基础，常见的有边缘检测（如Canny算法、Sobel算子），角点检测（如Harris角点和Hessian矩阵），以及纹理分析（如Gabor滤波器和局部二值模式LBP）。这些特征有助于我们从图像中提取关键信息。 3. 图像变换：包括傅立叶变换和小波变换等，它们在频域分析及图像压缩中有重要作用，并且能够帮助识别潜在的结构信息。 4. 分类器设计：支持向量机（SVM）、决策树、K近邻（KNN）以及神经网络都是常用的分类模型。MATLAB内置函数可以实现这些算法并训练模型对图像进行分类。 5. 目标检测：例如Haar特征加Adaboost算法和HOG特征加SVM用于行人检测，以及其他深度学习模型如YOLO、SSD等，在MATLAB的Computer Vision Toolbox中均有相应的接口可供使用。 6. 深度学习：近年来卷积神经网络（CNN）在图像识别领域表现出色。MATLAB提供了深度学习工具箱，允许用户构建、训练和部署CNN模型来进行图像分类与目标检测任务。 7. 计算机视觉系统：MATLAB的Computer Vision Toolbox提供了一系列工具用于构建完整的计算机视觉系统，包括从图像采集到预处理、特征提取、目标检测及跟踪等步骤在内的全流程支持。 8. 实例学习：每个MATLAB代码实例都是一个具体的应用场景。通过运行和理解这些代码可以更好地掌握各种算法的工作原理及其实际效果，这对于初学者来说非常有益处。 9. 优化与并行计算：在处理大量图像数据时，MATLAB的全局优化工具箱及并行计算工具箱可以帮助加速计算过程提高效率。 10. 可视化：强大的可视化功能如imshow和plot函数能够帮助我们直观地理解图像处理和识别的结果。 通过深入学习上述知识点，并结合提供的MATLAB代码实现案例，可以逐步构建起自己的计算机视觉与模式识别能力为后续的研究或项目开发奠定坚实基础。记得理论知识需配合实践才能真正掌握这些技术。
     
  • 单例模式设计模式.zip
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    本资源为《单例模式设计模式》压缩文件，内含关于软件工程中常用的设计模式之一——单例模式的详细介绍与应用示例，适合编程学习者参考使用。 设计模式中的单例模式是一种确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点的设计模式。这种模式通常用于需要对系统中的某些资源进行集中管理和控制的场景中，例如配置文件、数据库连接等。 实现单例模式的关键在于将构造函数设为私有，从而防止外部直接创建对象；同时定义静态工厂方法来返回类的一个实例，并且保证线程安全以确保在多线程环境下仅有一个实例被创建。此外，在某些情况下还可以使用延迟加载的方式来提高程序的性能和资源利用率。 单例模式的优点包括能够严格控制一个类只有一个实例，简化系统间的通信并且有助于减少系统的开销；缺点则在于它限制了可扩展性，并且可能造成代码难以测试等问题。因此在实际开发过程中需要根据具体需求权衡使用。
     
  • C# 设计模式的23个实例
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    《C#设计模式的23个实例》一书深入浅出地讲解了软件开发中的23种经典设计模式，并通过C#语言具体实现，帮助开发者提高代码质量和可维护性。 内容包包含23个项目，每个项目介绍一种设计模式，并提供实例及详细注释来解释该设计模式的优缺点。