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行为模式-观察者模式

当对象间存在一对多关系时，则使用观察者模式（Observer Pattern）。比如，当一个对象被修改时，则会自动通知它的依赖对象。观察者模式属于行为型模式。...需要在系统中创建一个触发链，A对象的行为将影响B对象，B对象的行为将影响C对象……，可以使用观察者模式创建一种链式触发机制。注意事项： JAVA 中已经有了对观察者模式的支持类。避免循环引用。...如果顺序执行，某一观察者错误会导致系统卡壳，一般采用异步方式。 ?...UML 简单的代码实现 /** * 日志系统 * * @author 719383495@qq.com |719383495qq@gmail.com |gfu * @date 2019/8/27

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ai课堂行为分析检测评估

ai课堂行为分析检测评估系统通过yolo网络模型算法，ai课堂行为分析检测评估算法利用摄像头采集学生的图像，视线跟踪技术的智能教学系统由情感模型、教师模型、学生模型和课程模型四个模型组成。...ai课堂行为分析检测评估算法模型选择Yolo采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层。...ai课堂行为分析检测评估算法模型对于卷积层和全连接层，采用Leaky ReLU激活函数：max(x,0.1x)max(x,0.1x)。但是最后一层却采用线性激活函数。...在ai课堂行为分析检测评估YOLO系列算法模型中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。...ai课堂行为分析检测评估算法模型中将此功能嵌入到代码中，每次训练时，根据数据集的名称自适应的计算出最佳的锚点框，用户可以根据自己的需求将功能关闭或者打开，具体的指令为parser.add_argument

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行为型模式：观察者模式

十一大行为模式之七：观察者模式。...利用观察者模式，需要观察对象和被观察对象，所以我们先定义 2 个接口，分别是 Observable (可被观察接口) 和 Observer (观察者接口)。...观察者和被观察者是同一个对象 User 的。...这样实现比较麻烦，主要是为了分清观察者和被观察者这 2 个概念，通过上面的例子应该分清楚了 2 个概念了，那就可以来看正确的代码，小明、小红、小东他们其实都是观察者和被观察者，所以我们用 User2...这就是观察者和被观察者刚好是同一个对象的实现。总结观察者模式是一个比较特殊的设计模式，它定义了触发机制，观察者只要订阅了被观察者，就可以第一时间得到被观察者传递的信息。

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学生上课行为教学分析系统 AI赋能智慧课堂

在教育数字化转型的浪潮中，“智慧课堂”已成为众多学校建设的重点。其中，“学生上课行为教学分析系统”因其能自动识别抬头、低头、举手、趴桌子等行为，并量化专注度、出勤率及前排就座率等指标，而备受瞩目。...系统具备的实际能力：宏观行为统计：能够较为准确地统计班级层面的整体趋势，如“抬头率”曲线、“举手”频次、“趴桌子”人数占比以及“前排就座率”。...S-T行为编码辅助：自动标记教师讲授（T）、学生练习（S）、师生互动等时间段，辅助计算弗兰德斯互动分析系统（FIAS）相关指标，量化课堂结构。...分析与交互层多维数据融合：将行为数据与课程表、教学进度结合，生成“课堂活力指数”、“互动密度热力图”等可视化报表。...五、结语“学生上课行为教学分析系统”的真正价值，不在于构建一个无死角的“数字全景监狱”，而在于为教师提供一面客观的“数据镜子”。它能帮助老师跳出主观视角，看到课堂互动的盲区，优化教学节奏。

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课堂教学行为质量评估分析系统赋能科学教学

为提升教学过程可视化水平，部分学校试点部署了“课堂教学行为质量评估分析系统”。...需强调：AI无法“评估教学质量”或“生成学生画像”，仅能对摄像头视野内可见的课堂行为特征进行粗略统计，包括：出勤人数估算：教室内可见人脸数量（非精确点名）；前排就坐率：前两排区域人员占比（需预设区域）；...系统无法实现：区分“专注听讲”与“发呆”、“记笔记”与“玩手机”；识别“课堂活跃度”或“互动率”（需语音或问答数据，涉及更高隐私风险）；“敏感词预警”——纯视频系统无法获取语音内容；替代教学督导或用于教师绩效考核...行为统计层结合MediaPipe Face Mesh估算头部朝向；设定前排电子围栏，计算就坐比例；统计每5分钟内的平均抬头率（定义为面部朝向黑板方向）。...三、部署优势与现实约束可利旧现有录播或巡课摄像头，降低初期投入；边缘部署避免大量视频上云，保障学生隐私；局限性：无法识别后排密集区域的个体行为；不适用于圆桌讨论、实验课等非标准课堂；不能反映教学内容质量或学生理解程度

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设计模式 | 行为型 | 观察者模式

观察者模式（Observer）观察者模式（Observer）介绍观察者模式是一种行为型设计模式。可以用来定义一种订阅机制，可在对象事件发生时通知多个“观察”该对象的其他对象。...适用场景当应用中的一些对象必须观察其他对象时，可使用该模式。当一个对象状态的改变需要改变其他对象，或实际对象是事先未知的或动态变化的时，可使用该模式。 ......观察者模式有不同的代码实现方式：有同步阻塞/异步非阻塞的实现方式；有进程内/跨进程的实现方式。...基于消息队列（跨进程）：需要引入一个新的系统（消息队列），增加了维护成本，但被观察者和观察者解耦更加彻底。...for (Observer observer : observers) { observer.update(msg); } } } RSS 订阅对象（观察者

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设计模式(行为模式)——观察者模式

说明： 1）Subject（目标）：目标知道它的观察者。可以有任意多个观察者观察同一个目标。提供注册和删除观察者对象的接口。...2）Observer（观察者）：为那些在目标发生改变时需要获得通知的对象定义一个更新接口。 3）ConcreteSubject（具体目标）：将有关状态存入各ConcreteObserver对象。...当它的状态发生改变时，向它的各个观察者发出通知。 4）ConcreteObserver（具体观察者）：维护一个指向ConcreteSubject对象的引用。...3 观察者模式在Winform中的应用在PM模式中，视图没有向控制器暴露出任何接口，那么控制器如何更新视图UI呢？一种比较简单的方式就是利用观察者模式。...控制器相当于目标，视图层相当于观察者，当控制器接收到视图层数据后，更新模型，然后向所有观察者广播这一消息，视图层接收到消息后，完成更新UI的任务。代码示例见表现层设计模式那一章。

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智慧课堂学生行为检测评估算法

智慧课堂学生行为检测评估算法通过yolov5系列图像识别和行为分析，智慧课堂学生行为检测评估算法评估学生的表情、是否交头接耳行为、课堂参与度以及互动质量，并提供相应的反馈和建议。...智慧课堂学生行为检测评估算法能够实时监测学生的上课行为，及时掌握学生的表情和参与度，为教师提供及时的反馈。...智慧课堂学生行为检测评估算法中Yolo模型采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。...智慧课堂学生行为检测评估算法设置和超参数在模型的性能、速度和准确性中起着至关重要的作用。这些设置和超参数可以在模型开发过程的各个阶段影响模型的行为，包括训练、验证和预测。...在YOLO系列框架模型中，智慧课堂学生行为检测评估算法针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。

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设计模式行为型：观察者模式（ObserverPattern）

角色与理解观察者模式共分为四种角色： Subject（目标类）：被观察的对象，内部定义一个观察者集合，并提供管理方法，定义通知方法notify()。...Observer（观察者）：对目标类做出的变化进行反应，一般为接口，声明更新方法update()。...ConcreteObserver（具体观察者）：继承观察者，一般持有指向具体目标类的引用，实现update方法，调用具体目标类完成具体的业务操作。...首先对目标类和观察者进行抽象以便后期对程序进行扩展，目标类持有观察者的引用，实现自身变化时对观察者更新方法的调用。...A")); as.attach(new ConcreteObserver("观察者B")); as.attach(new ConcreteObserver("观察者C")

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设计模式 ☞ 行为型之观察者模式

1.1 简介 1.1.1 概述观察者(Observer)模式的定义：指多个对象间存在一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新。...在现实世界中，许多对象并不是独立存在的，其中一个对象的行为发生改变可能会导致一个或者多个其他对象的行为也发生改变。例如，当我们开车到交叉路口时，遇到红灯会停，遇到绿灯会行。 ?...1.1.2 优缺点优点： ① 降低了目标与观察者之间的耦合关系，两者之间是抽象耦合关系。符合依赖倒置原则。 ② 目标与观察者之间建立了一套触发机制。...缺点： ① 目标与观察者之间的依赖关系并没有完全解除，而且有可能出现循环引用。 ② 当观察者对象很多时，通知的发布会花费很多时间，影响程序的效率。...这跟观察者模式很类似，目标动态发生变化时，观察者本身根据目标的变化而进行相应的操作。下图就是观察者模式的结果图。 ?

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设计模式之观察者模式(行为型)

模式定义观察者模式(Observer Pattern)：观察者模式定义对象间的一种一对多依赖关系，使得每当一个对象状态发生改变时，其相关依赖的对象皆得到通知并且被自动更新。...观察者角色观察者模式包含如下角色： Subject：目标 ConcreteSubject：具体目标 Observer：观察者 ConcreteObserver：具体观察者 Observer模式”push...,具体观察者调用具体主题提供的方法获得数据。...：下面简要描述一下，观察者可以实现表现层和数据逻辑层的分离；观察者模式在观察目标和观察者之间建立一个抽象的耦合观察者缺点：如果观察者类和目标类之间有循环关联，很容易导致系统奔溃；如果观察者太多的话，通知所有的观察者将花费很多时间...; } weatherDate类，其实就是主题接口的实现类，weatherData类实现Subject接口，主要用来注册观察者，通知观察者等等，当数据变化时，即时通知注册的观察者，代码实现是通过循环遍历

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设计模式(十八)：行为型之观察者模式

” 提供了单例、原型、工厂方法、抽象工厂、建造者 5 种创建型模式结构型模式用于描述如何将类或对象按某种布局组成更大的结构提供了代理、适配器、桥接、装饰、外观、享元、组合 7 种结构型模式行为型模式...用于描述类或对象之间怎样相互协作共同完成单个对象无法单独完成的任务，以及怎样分配职责提供了模板方法、策略、命令、职责链、状态、观察者、中介者、迭代器、访问者、备忘录、解释器 11 种行为型模式...，使他们能够自动更新自己 2、结构在观察者模式中有如下角色： Subject：抽象主题（抽象被观察者），抽象主题角色把所有观察者对象保存在一个集合里，每个主题都可以有任意数量的观察者，抽象主题提供一个接口...，两者之间是抽象耦合关系被观察者发送通知，所有注册的观察者都会收到信息【可以实现广播机制】缺点如果观察者非常多的话，那么所有的观察者收到被观察者发送的通知会耗时如果被观察者有循环依赖的话，...那么被观察者发送通知会使观察者循环调用，会导致系统崩溃 5、使用场景对象间存在一对多关系，一个对象的状态发生改变会影响其他对象当一个抽象模型有两个方面，其中一个方面依赖于另一方面时 6、 JDK中提供的实现

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行为型之观察者模式C++实现

现实需求：许多对象并不是独立存在的，其中一个对象的行为发生改变可能会导致一个或者多个其他对象的行为也发生改变。...目标与观察者之间建立了一套触发机制。缺点：目标与观察者之间的依赖关系并没有完全解除，而且有可能出现循环引用。当观察者对象很多时，通知的发布会花费很多时间，影响程序的效率。...主要角色：抽象主题：提供了一个用于保存观察者对象的聚集类和增加、删除观察者对象的方法，以及通知所有观察者的抽象方法。...具体观察者：实现抽象观察者中定义的抽象方法，以便在得到目标的更改通知时更新自身的状态。...抽象主题 #pragma once #include using namespace std; #include class BossListenner; //通知者的行为抽象为一个接口

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设计模式 (二)——观察者模式（Observer，行为型）

观察者模式（Observer Pattern）属于行为型模式，在对象之间定义一对多的依赖，这样一来，当一个对象改变状态，依赖它的对象都会收到通知，并自动更新。...观察者模式结构图： image.png Subject：抽象主题（抽象被观察者），抽象主题对象把所有观察者对象保存在一个集合里，每个主题都可以有任意数量的观察者。...事实上，我们还可以独立的复用主题或观察者，并且改变主题或观察者中的一方，不会影响另一方，因为二者是松耦合。松耦合的设计可以让我们建立有弹性的OO系统，能够应对变化，因为对象之间的相互依赖降到了最低。...3.观察者模式的应用场景和优缺点使用场景：（1）关联行为场景。需要注意的是，关联行为是可拆分的，而不是“组合”关系。（2）事件多级触发场景。...跨系统的消息交换场景，如消息队列、事件总线的处理机制。优点: 解除耦合，让耦合的双方都依赖于抽象，从而使得各自的变换都不会影响另一边的变换。

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java行为型模式-观察者模式的使用(一)

在一对多依赖的对象关系中, 如果这个'一'对象状态发生了变化,那么它所有依赖的'多'对象都应该被通知,然后做相应的变化,这就是观察者模式. 就如同'多'对象一直在观察'一'对象的状态变化一样....在一对多依赖的对象关系中, 如果这个'一'对象状态发生了变化,那么它所有依赖的'多'对象都应该被通知,然后做相应的变化,这就是观察者模式. 就如同'多'对象一直在观察'一'对象的状态变化一样....在观察者模式中最重要的俩个对象分别是:Observable和Observer对象.它们的关系可总结如下: 1....下面用实例来实现一下观察者模式: 股票系统所有的类如下: StockData (Observable对象,也就是所股票数据发生了变化,它就要通知所有和它有关系的交易实体做相应的变化) BigBuyer

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学生课堂行为识别教学质量评估算法

学生课堂行为识别教学质量评估算法利用教室安装的摄像头，学生课堂行为识别教学质量评估算法对学生的表情状态、课堂表现和互动行为进行全面监测。...学生课堂行为识别教学质量评估算法使用到的YOLO框架模型，其全称是You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，其实个人觉得这个题目取得非常好...学生课堂行为识别教学质量评估算法之所以选择yolo框架，是因为Yolo采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值。...学生课堂行为识别教学质量评估算法在训练之前，先在ImageNet上进行了预训练，其预训练的分类模型采用图8中前20个卷积层，然后添加一个average-pool层和全连接层。...使用YOLOv7 做学生课堂行为识别教学质量评估算法训练，该模型在在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度

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智慧课堂实时监测系统

AI转型的程序员都关注了这个号机器学习AI算法工程公众号：datayx 项目简介本项目基于PaddlePaddle和EasyDL平台，以教务处和学工为一级用户，高校教师为二级用户，针对提升整体课堂教学质量为目的开发的一款实时课堂监测系统...本项目主要监测课堂的出勤人数、学生的上课状态、教师的语速、情感，以及语言的用词方面。项目中语音的模型均采用EasyDL平台进行训练，调用在线API进行预测分析。...张训练以batch_size=8，进行100轮的训练 top1 acc=0.7 调用方式情感分类使用Paddle模型库中Senta情感分类模型进行文字的情感倾向分析数据集从互联网中查找在课堂场景中的语言文本...分为积极、消极两类功能介绍实时监测线程本项目中的所有监测功能均采用线程的方式进行识别对于GPU的调用、UI的刷新都用线程锁进行控制总监控界面总监控页显示了对于所有教室的统筹监控，显示该课堂的基本信息以及教室内的学生人数

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设计模式 ( 十六 ) 观察者模式Observer（对象行为型）

设计模式 ( 十五 ) 观察者模式Observer（对象行为型） 1.概述一些面向对象的编程方式，提供了一种构建对象间复杂网络互连的能力。当对象们连接在一起时，它们就可以相互提供服务和信息。...将一个系统分割成一系列相互协作的类有一个常见的副作用：需要维护相关对象间的一致性。我们不希望为了维持一致性而使各类紧密耦合，因为这样降低了它们的可重用性。...这样目标和观察者之间的耦合是抽象的和最小的。因为目标和观察者不是紧密耦合的, 它们可以属于一个系统中的不同抽象层次。...一个处于较低层次的目标对象可与一个处于较高层次的观察者通信并通知它 , 这样就保持了系统层次的完整。...2) 如果在观察者和观察目标之间有循环依赖的话，观察目标会触发它们之间进行循环调用，可能导致系统崩溃。

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监控行为分析系统

监控行为分析系统在现场监控范围之内，能够识别分析监控区人员行为违规情况，监控行为分析系统可以识别如睡岗离岗识别、安全带穿戴识别、安全帽反光衣穿戴识别、明火烟雾检测、抽烟行为识别、玩手机检测、区域入侵识别...、打电话识别等危险行为，监控行为分析系统依据计算机深度学习+边缘视觉分析技术对把控监控区域的安全，发现违规行为及时预警，降低事件的发生。...监控行为分析系统充分运用和拓展监控摄像头的监控效率与能力，使视频监控系统具备更高智能，对众多视频监控画面同时进行行为识别分析，及时预警违规行为信息及现场声光报警，减轻监控人员压力，提升监控效率。...监控行为分析系统对监控地区人员的“不安全行为”和物的“不安全状态”进行全天候24小时不间断识别监测，监控行为分析系统依据机器视觉，对监控区域内人员的的异常徘徊、烟雾、攀高识别、火焰、人数超员、滞留、工装检测

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课堂教学智慧评价系统

一、引言我国基础教育专任教师超1800万人（《2026年中国教育发展统计公报》），传统教学评价存在主观评分偏差大（标准差＞0.35）、数据维度单一（仅覆盖30%课堂行为）、反思滞后（人工复盘耗时＞48...本文提出基于YOLOv12目标检测与RNN-LSTM时序行为建模的智慧评价系统，通过多模态感知-动态画像构建-三阶反思联动技术架构，实现师生行为识别精度96.8%（实验室数据），实测响应延迟＜0.7秒。...系统已在深圳某区12所中小学（覆盖320间智慧教室）部署，教师教学反思采纳率达85%，学生课堂参与度提升22%，为教学质量常态化提升提供“数据采集-行为分析-精准改进”全链条技术支撑。...（二）算法层核心设计 YOLOv12课堂行为检测优化针对课堂“小目标（手势/教具）、动态遮挡（学生转身）、复杂背景（投影反光）”问题，优化模型结构与训练策略： # YOLOv12模型配置（课堂教学场景定制...课堂教学智慧评价系统基于YOLOv12+RNN深度学习算法，课堂教学智慧评价系统通过集成AI大模型，教学过程数据整合形成动态化师生行为画像，结合课堂视频切片与情绪指数热力图，回溯“学生抬头率骤降”“互动冷场

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