单例模式-Go

红外回充方案之红外接收和发射/附源码(1) 本文介绍了基于NEC协议的红外回充方案实现,重点讲解了红外收发原理和GD32F330单片机的接收端实现。文章首先说明采用38kHz载波和一体化红外接收管的设计优势,能有效抗环境光干扰。接着详细解析NEC协议格式,包括9ms起始信号、地址码、命令码及其反码校验机制,并给出逻辑1和0的调制方式。在接收端实现上,展示了GD32F330定时器输入捕获配置代码,通过双边沿触发测量脉冲宽度进行解码。文章还提供了状态机设计思路和数据结构,为低成本机器人红外回充方案提供了完整的技术实现方案。 阅读详情

单例模式——在整个程序中某类型只有唯一实例

描述

单例模式提供某类型的唯一实例,并且保证没有其他副本。在第一次调用实例的时候创建实例,该实例后续在程序其他地方被复用。

预期目标

  • 我们需要某种特定类型的,单一的、共享的值。
  • 在整个程序中某些类型的对象数量限制为一。

例子

下述例子中实现了一个具有唯一计数变量count的singleton。

其中Singleton为接口,所有实现了接口中定义的AddOne() int方法的struct默认实现了该接口,singleton struct中定义了一个指向singleton类型的指针instance。singleton结构体对外唯一暴露了一个GetInstance方法,该方法默认返回一个实现了Singleton接口的结构体。

package singleton

//Singleton为接口,定义了一个返回值为int的AddOne()方法,所有实现了该方法的结构体默认为该接口的“实现类”
type Singleton interface {
	AddOne() int
}

//定义singleton结构体,具有一个int型的变量count
type singleton struct {
	count int
}

//定义一个指向singleton的指针instance,默认为nil类型
var instance *singleton

//GetInstance()暴露了一个返回Singleton实现类的方法
func GetInstance() Singleton {
	if instance == nil {
		instance = new(singleton)
	}
	return instance
}

//AddOne方法传入一个指向singleton的指针,对该struct的count字段进行自增操作,并返回该值
func (s *singleton) AddOne() int {
	s.count++
	return s.count
}

测试用例

package singleton

import (
	"testing"
)

func TestGetInstance(t *testing.T) {
    //counter1为该测试用例中的第一个singleton实例
	counter1 := GetInstance()

    //如果该实例为空,则获取实例失败,有内鬼,终止交易
	if counter1 == nil {
		t.Error("Expected pointer to Singleton after calling GetInstance(), not nil")
	}

    //对当前实例的count进行自增,并获取当前实例的count,如果值不为1,有内鬼,终止交易
	expectedCounter := counter1
	currentCount := counter1.AddOne()
	if currentCount != 1 {
		t.Errorf("After calling for the first time to count, the count must be 1 but it is %d\n", currentCount)
    }
    
    //counter2为该测试用例中的第二个singleton实例,如果counter2和expectedCounter不一致,则获取的实例不唯一,有内鬼,终止交易
	counter2 := GetInstance()
	if counter2 != expectedCounter {
		t.Error("Expected same instance in counter2 but it got a different instance")
	}

    //counter2的count自增,如果不是2,有内鬼,终止交易
	currentCount = counter2.AddOne()
	if currentCount != 2 {
		t.Errorf("After calling 'AddOne' using the second counter, the current count must be 2 but was %d\n", currentCount)
	}
}

运行结果

$go test -v
=== RUN   TestGetInstance
--- PASS: TestGetInstance (0.00s)
PASS
ok      github.com/ricardoliu404/go-design-patterns/creational/singleton        0.151s
BambuStudio学习笔记:GCode 类 关键成员解析 核心配置组件 状态跟踪系统 功能模块集成 核心方法剖析 主输出管道 实现多阶段处理: 分层处理流程: 实现智能路径规划: 关键特性: 实现模板故障检测: 采用三级流水线: 支持扩展类型: 实现多通道输出: 采用: 实现: 支持: 支持模块化编译: 典型流程: 实现功能: 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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