单例模式

饿汉式

适用场景:适合那些在初始化时就要用到的单例的情况,这种方式比较简单粗暴,如果单例对象初始化非常快,而且占用内存非常小的时候这种方式是比较合适的,可以直接在应用启动时加载并初始化。

但是,如果单例初始化的操作耗时比较长而应用对于启动速度又有要求,或者单例的占用内存比较大,再或者单例只是在某个特定场景的情况下才会被使用,而一般情况下是不会使用时,使用「饿汉式」的单例模式就是不合适的,这时候就需要用到「懒汉式」的方式去按需延迟加载单例。

public class SingleInstance {
    private static SingleInstance singleInstance = new SingleInstance();
    public SingleInstance(){
    }
    public static SingleInstance getInstance(){
        return singleInstance;
    }
}

可以看到singleInstance在类加载的时候就已经被实例化出来了,如果构造方法里面是有一些耗时的操作话,毫无疑问会堵塞。

懒汉式

由于饿汉式是在程序运行时就已经实例化出来了,因此也就有了懒汉式。
「懒汉式」与「饿汉式」的最大区别就是将单例的初始化操作,延迟到需要的时候才进行,这样做在某些场合中有很大用处。比如某个单例用的次数不是很多,但是这个单例提供的功能又非常复杂,而且加载和初始化要消耗大量的资源,这个时候使用「懒汉式」就是非常不错的选择。

public class SingleInstance {
    private static SingleInstance singleInstance = null;
    public SingleInstance(){
    }
    public static SingleInstance getInstance(){
        if(singleInstance == null)
            singleInstance = new SingleInstance();
        return singleInstance;
    }
}

可以看到,类只有在你第一次需要的时候才会创建出来。

前面介绍了两种方法都是建立在单线程的前提下。如果在多线程的情况下,饿汉式倒是不会出现问题,因为它的实例是在类加载时就已经有的,而且是只有一个。而懒汉式的话则会有问题,如果多个线程同时去调用getInstance,很明显,它会创建出多个对象出来。也就是说,使用懒汉式去创建单例时是线程不安全的。
为了使懒汉式是既是单例又是线程安全的,就需要加 同步锁 了。

懒汉式同步锁

public static SingleInstance getInstance(){
        synchronized (SingleInstance.class) {
            if (singleInstance == null)
                singleInstance = new SingleInstance();
        }   
         return singleInstance;
    }

双重校验锁

public static SingleInstance getInstance(){
        if (singleInstance == null){
            synchronized (SingleInstance.class) {
                if (singleInstance == null)
                    singleInstance = new SingleInstance();
            }
        }
        return singleInstance;
    }

可以看到在同步锁前面加了个判断,这是为了在instance已经实例化后下次进入不必执行 synchronized (Singleton.class) 获取对象锁,从而提高性能。

静态内部类

public class SingleInstance {
    //内部类,在装载该内部类时才会被创建
    private static class SingleInstanceHolder{
        public static SingleInstance instance = new SingleInstance();
    }
    public SingleInstance(){
    }
    public static SingleInstance getInstance(){
        return SingleInstanceHolder.instance;
    }
}

由于使用静态static创建对象,保证了线程安全。
其次,该内部类只有在需要创建时候才会被装载,解决了 饿汉式 一开始就加载的缺点

枚举类型单例模式

public enum  SingleInstance {
    instance;
    public void test(){
        System.out.println("test");
    }
}
//使用
 SingleInstance singleInstance = SingleInstance.instance;
        singleInstance.test();

可以看到更加简洁

总结

一般单例模式包含了5种写法,分别是饿汉、懒汉、双重校验锁、静态内部类和枚举。相信看完之后你对单例模式有了充分的理解了,根据不同的场景选择最你最喜欢的一种单例模式吧!

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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