首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在多个接收器上调用公共方法

是一种软件开发中的设计模式,称为观察者模式或发布-订阅模式。该模式用于实现对象之间的松耦合通信,其中一个对象(称为发布者或主题)维护一个订阅者列表,并在特定事件发生时通知所有订阅者。

观察者模式的主要目的是实现对象之间的一对多依赖关系,以便当一个对象的状态发生变化时,所有依赖于它的对象都能够得到通知并自动更新。这种模式可以提高系统的可维护性和扩展性,因为它允许动态地添加或删除订阅者,而不需要修改发布者或其他订阅者的代码。

观察者模式在许多应用场景中都有广泛的应用,例如事件处理、用户界面设计、消息传递系统等。它可以用于实现实时数据更新、事件驱动的系统、消息队列等。

腾讯云提供了一些相关的产品和服务,可以帮助开发人员实现观察者模式。例如,腾讯云消息队列 CMQ(Cloud Message Queue)可以用于实现异步消息传递和事件驱动的系统。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云消息队列 CMQ 的信息:

腾讯云消息队列 CMQ:https://cloud.tencent.com/product/cmq

请注意,以上提到的腾讯云产品仅作为示例,您可以根据具体需求选择适合的产品和服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

ICML 2024 | MH-pFLID:通过注入和蒸馏的模型异构个性化联邦学习用于医疗数据分析

今天为大家介绍的是来自Tianyu Luan团队的一篇论文。联邦学习广泛应用于医疗领域,用于在不需要访问本地数据的情况下训练全局模型。然而,由于客户间不同的计算能力和网络架构(系统异构性),从非独立同分布(non-IID)数据中有效聚合信息面临着重大挑战。当前使用知识蒸馏的联邦学习方法需要公共数据集,这会引发隐私和数据收集问题。此外,这些数据集需要额外的本地计算和存储资源,这对于硬件条件有限的医疗机构来说是一个负担。在本文中,作者引入了一种新颖的联邦学习范式,称为基于注入和蒸馏的模型异构个性化联邦学习(MH-pFLID)。作者的框架利用一个轻量级的信使模型来收集每个客户的信息。作者还开发了一套接收器和发射器模块,用于接收和发送来自信使模型的信息,以便高效地注入和蒸馏信息。作者的框架消除了对公共数据集的需求,并在客户之间高效地共享信息。作者在各种医学任务上的实验表明,MH-pFLID 在所有这些领域均优于现有的最先进方法,并具有良好的泛化能力。

01
领券