单例模式

本文介绍了单例模式的概念及其两种实现方式:饿汉式和懒汉式。针对多线程环境下单例模式可能出现的问题,详细解释了如何使用同步机制保证线程安全,并探讨了效率更高的双重检查锁定。
package main.java.Chapter_13.Section_2;

/**
 * 单例模式:单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例。即一个类只有一个对象实例
 * 保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点 一个类有且仅有一个实例,并且自行实例化向整个系统提供
 * @author maotb
 * @version 1.0 2016-06-17
 */

/*
 * 饿汉式
 */
class Singleton {

	// 定义私有构造方法,这样就不存在默认构造方法。不可以通过构造方法进行实例化
	private Singleton() {
	}

	// 那么如果实例化这个类呢
	// 只能在自己的内部定义自己一个实例
	// 注意,这是private,只供内部调用
	private static Singleton instance = new Singleton();

	// 自己定一个实例需要提供给外界使用
	// 这里提供一个供外部访问本class的静态方法,可以直接访问
	public static Singleton getInstance() {
		return instance;
	}
}

/*
 * 懒汉式
 */
class Singleton2 {

	// 定义私有构造方法,这样就不存在默认构造方法。不可以通过构造方法进行实例化
	private Singleton2() {
	}

	private static Singleton2 instance = null;

	// 在多线程的情况下,,如果现在存在着线程A和B,代码执行情况是这个样子的,线程A执行到了If(singleton== null),线程B执行到了Singleton = new Singleton();
	// 线程B虽然实例化了一个Singleton,但是对于线程A来说判断singleton还是没有初始化的,所以线程A还会对singleton进行初始化。
	// 因此这里使用synchronized来保障线程安全
	// 这样的话,当线程B访问这个函数的时候,其他的任何要访问该函数的代码不能执行,直到线程B执行完该函数(这是利用锁实现的)。
	public static synchronized Singleton2 getInstance() {
		// 这种方法比上面有所改进,不用每次都进行生成对象,只是第一次使用时生成实例,提高了效率
		if (instance == null) {
			instance = new Singleton2();
		}
		return instance;
	}

}


多线程下的单例模式

         知道了什么是单例模式,也知道了单例模式怎么实现,是不是神功已经练成了呢?哈哈哈,真正地武林高手,不仅仅是自己的功夫深,还要知道自己的功夫有什么漏洞,让我们看看上面的实现方式的bug吧。(看标题就明白了吧!!)

         对,那就是在多线程的情况下,会有问题。对于懒汉式实现的方式,如果现在存在着线程A和B,代码执行情况是这个样子的,线程A执行到了If(singleton == null),线程B执行到了Singleton = new Singleton();线程B虽然实例化了一个Singleton,但是对于线程A来说判断singleton还是木有初始化的,所以线程A还会对singleton进行初始化。看看,出现问题了吧,年轻人不要惧怕问题,看看怎么解决吧。这就要用到Synchronized(同步)了,java编程语言中提供了两种同步方式:“同步方法”和“同步声明”。

于是乎,只要把Public static Singleton getInstance()加上一个Synchronized就ok了,

Public static Synchronized Singleton getInstance()。这样的话,当线程B访问这个函数的时候,其他的任何要访问该函数的代码不能执行,直到线程B执行完该函数(这是利用锁实现的)。看看很容易解决的,所以嘛,记住哦,出现问题不要怕啊。

         这样写东西是真的有点烦人,但是我不得不说这样还是不太好的,因为多个线程访问同一个函数的时候,那么只能有一个线程能够访问这个函数,这显然效率有点低吧,其实可以用另外一种不同方式。看看代码:

Public static Singleton getInstance()

{

       If(singleton == null)

       {

              Synchronized(singleton.class)

              {

                            Singleton = new Singleton();

              }

       }

}

这种方式将在方法上的声明转移到了内部的代码块中,只有当singleton=null时,才需要锁机制,但是如果线程A和B同时执行到了Synchronized(singleton.class),虽然也是只有一个线程能够执行,假如线程B先执行,线程B获得锁,线程B执行完之后,线程A获得锁,但是此时没有检查singleton是否为空就直接执行了,所以还会出现两个singleton实例的情况。于是双重检查模式(DCL)就出现了。代码如下:

Public static Singleton getInstance()

{

       If(singleton == null)

       {

              Synchronized(singleton.class)

              {

                     If(singleton == null)

                     {

                            Singleton = new Singleton();

                     }

              }

       }

}


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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