设计模式-单例模式

单例模式是在学习java之初就接触到的了,总结一下。

有些时候,允许自由创建某个类的实例没有意义,还可能造成系统性能下降(因为创建对象所带来的系统开销问题)。例如整个系统中只有一个窗口管理器,只有一个窗口管理器,只有一个窗口管理器,只有一个假脱机打印设备,在javaee应用中可能只需要一个数据库引擎访问点,Hibernate访问时只需要一个SessionFactory实例,如果在系统中为他们创建多个实例就没有太大的意义。

如果一个类始终只能创建一个实例,则这个类被称为单例类,这种模式就被称为单例模式。

对Spring框架而言,可以在配置Bean实例时指定scope=“singleton”来配置单例模式,不仅如此,如果配置<:bean./>元素时如果没有指定scope属性,则该实例默认就是单例的行为模式。

Spring推荐所有的业务组件,DAO组件,数据源等配置成单例的行为方式,因为这些组件无需保存任何用户状态,故所有的客户端都可以共享这些业务逻辑组件,DAO组件等,如果不借助Spring框架。我们也可以手动去实现单例模式,为了保证改类只能产生一个实例,程序不能允许自由创建该类的对象,因此我们需要使用private来修饰该类的构造函数,从而将其隐藏起来。

将构造器隐藏起来,需要一个public方法来作为访问该类调动访问点,用于创建该类的对象,且该方法必须使用static修饰(因为在调用方法前还不存在对象,因此调用该方法的不可能是对象,只能是类)。

除此之外,该类还必须缓存已经创建的对象,否则该类无法知道是否已经创建过实例,也就无法保证只创建了一个实例,为此该类需要使用一个静态属性来保存曾经创建的实例,且该属性需要被静态方法访问,所以属性也应该使用static修饰。

下面是一个单例类的实例:

 	public class Singleton(){
		private Singleton(){};
		private static Singleton instance;
		public static Singleton getInstance(){
			if(instance=null){
				instance = new Singleton();				
`			}
			return instance;
		}
	}

测试类:

public class Test(){
	public static void main(String[] args){
			Singleton s1 = Singleton.getInstance();
			Singleton s2 = Singleton.getInstance();
			System.out.println(s1==s2);//输出为true
    		}
	}

上面的Test类的代码中,只有通过Singleton的getInstance方法才可以获得Singleton的实例,在第一次调用时会在Singleton类中创建一个事例,第二次调用则返回这个已经创建的实例,以后每次调用也是,这就保证了Singleton实例只创建了一次,由于每次调用但返回的是一个实例,因此,在Test类中将输出true。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值