如何才能搞懂Java设计模式?从最重要的单例模式开始吧!

【一篇文章搞懂】小皮mysql启动不了 一、概述 对Spring高级框架做一定了解,做好前期的预习,后续的学习更容易理解和上手。 二、核心思想 理解了核心思想,围绕这个思想去学习Spring源码就变得事半功倍了。其实,IOC和AOP不是spring提出的,但是spring在技术层次把这两个思想做了非常好的实现。 三、手写实现 IoC 和 AOP 通过用**【银行转账】的案例**,分析该案例在代码层次中的问题,用已有知识解决这些问题,整个过程带你一步步分析并手写实现IoC 和 AOP,自己分析过的才是自己的知识! 四、Sprin 阅读详情

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如何才能搞懂Java设计模式?从最重要的单例模式开始吧!

单例模式

饿汉式

// 饿汉式单例
public class Hungry {

    // 浪费空间
    private byte[] data1 = new byte[1024 * 1024];
    private byte[] data2 = new byte[1024 * 1024];
    private byte[] data3 = new byte[1024 * 1024];
    private byte[] data4 = new byte[1024 * 1024];
    加入Java开发交流君样:484138291一起吹水聊天
    private Hungry() {

    }

    private final static Hungry HUNGRY = new Hungry();

    public static Hungry getInstance() {
        return HUNGRY;
    }

}

懒汉式

// 懒汉式单例
public class Lazy {

    private static boolean flag = false;

    private Lazy() {
        synchronized (Lazy.class) {
            if (flag == false) {
                flag = true;
            } else {
                throw new RuntimeException("不要使用反射");
            }
        }
//        if (lazy != null) {
//            throw new RuntimeException("不要使用反射");
//        }加入Java开发交流君样:484138291一起吹水聊天
        System.out.println(Thread.currentThread().getName());
    }

    private volatile static Lazy lazy;

    // 双重检测锁模式的  懒汉式单例 DCL 懒汉式
    public static Lazy getInstance() {
        if (lazy == null) {
            synchronized (Lazy.class) {
                if (lazy == null) {
                    lazy = new Lazy(); // 不是一个原子性操作
                    /*
                     *  1\. 分配内存空间
                     *  2\. 执行构造方法 初始化对象
                     *  3\. 把这个对象指向这个空间
                     *  123
                     *  132 A
                     *      B  此时Lazy还没有完成构造
                     * */
                }
            }
        }

        return lazy;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
//        Lazy lazy1 = Lazy.getInstance();
        Constructor<Lazy> declaredConstructor = Lazy.class.getDeclaredConstructor(null);
        declaredConstructor.setAccessible(true);

        Lazy lazy2 = declaredConstructor.newInstance();
        Field flag = Lazy.class.getDeclaredField("flag");
        flag.setAccessible(true);
        flag.set("flag", false);

        Lazy lazy3 = declaredConstructor.newInstance();
//        System.out.println(lazy1);
        System.out.println(lazy2);
        System.out.println(lazy3);
    }

//    public static void main(String[] args) {
//        for (int i = 0; i < 10; i++) {
//            new Thread(() -> {
//                Lazy.getInstance();
//            }).start();
//        }
//    }

}

静态内部类

// 静态内部类
public class Holder {
    private Holder(){

    }

    public static Holder getInstance() {
        return InnerClass.HOLDER;
    }

    public static class InnerClass{
        private static final Holder HOLDER = new Holder();
    }
}

因为有反射 所以单例不安全 枚举类

// enum 本事也是一个Class类
public enum EnumSingle {

    INSTANCE;

    public EnumSingle getInstance() {
        return INSTANCE;
    }

}

class  test{
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        EnumSingle instance1 = EnumSingle.INSTANCE;
        Constructor<EnumSingle> declaredConstructor = EnumSingle.class.getDeclaredConstructor(String.class, int.class);
        declaredConstructor.setAccessible(true);
        EnumSingle instance2 = declaredConstructor.newInstance();
        System.out.println(instance1);
        System.out.println(instance2);
    }
}

分类: Java设计模式

最新2021整理收集的一些高频面试题(都整理成文档),有很多干货,包含mysql,netty,spring,线程,spring cloud、jvm、源码、算法等详细讲解,也有详细的学习规划图,面试题整理等,需要获取这些内容的朋友请加Q君样:484138291

130页5万字某市档案馆数字档案馆建设方案 【版权声明】本资料来源网络,仅用于行业知识分享,供个人学习参考,请勿商用。【侵删致歉】如有侵权请联系小编,将在收到信息后第一时间进行删除!完整资料领取见文末,部分资料内容:国家档案局证实颁布《数字档案馆建设指南》, 明确了数字档案馆建设原则、要求、目标,对相关系统建设内容、功能要求进行了概括和详细说明。数字档案馆系统建设应以 OAIS&nbsp;参考模型为设计基础,以实现数字资源的长期保存与可信管理。设计的数字档案馆系统架构如下图。图-1 数字档案馆体系结构数字档案馆建设包括五大层次和三大保障体系: 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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首先你确定你要进入Java开发?决定学习Java是要下很大决心的,因为Java技术的世界是个无底洞,永远也学不完,不废话了,我就简单的说一下自己的看法(偏重Java方面,什么html、css、js这些不在这次的讨论之内,虽然JavaServer开发有时候也都需要懂点): 1.Core Java,就是Java基础、JDK的类库,很多童鞋都会说,JDK我懂,但是懂还不足够,知其然还要知其所以然,JD...

weixin_45273286的博客 1万+

Java工程师学习指南(中级篇)

java基础(必学) 小白入门到精通>>> 为初学者而著! java300集>>>适合准备入行开发的零基础员学习Java,基于最新JDK13、IDEA平台讲解的,视频中穿插多个实战项目。每一个知识点都讲解的通俗易懂,由浅入深。不仅适用于零基础的初学者,有经验的程序员也可做巩固学习。 计算机基础课程 如果你不是计算机专业的同学,那你可能要注意一下了。在学习下面这些内容之前,你最好要学习一下计算机基础课程。 这里我们说的计算机课程是:数...

编程领域的博客 317

成为一名合格的java工程师

有人说,成为一名合格java工程师需要做到面面具到而且要上知天文,下知地理的,现在优渡为大家详细分析下成为合格java工程师要具体的生存技能;   首先你确定你要进入Java开发?决定学习Java是要下很大决心的,因为Java技术的世界是个无底洞,永远也学不完,不废话了,我就简单的说一下自己的看法(偏重Java方面,什么html、css、js这些不在这次的讨论之内,虽然也都需要懂点):   1

david屌丝的人生 3423
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Danny_java
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