DesignPattern-Singleton

本文深入探讨了软件设计中的开闭原则(OCP)、依赖倒转原则(DIP)、迪米特法则(LoD),并通过实例展示了如何在创建对象时有效地封装变化,以及实现线程安全的单例模式。重点在于通过遵循这些原则和模式提升软件系统的可维护性和扩展性。

OCP(开闭原则,Open-Closed Principle):一个软件的实体应当对扩展开放,对修改关闭。

DIP(依赖倒转原则,Dependence Inversion Principle):要针对接口编程,不要针对实现编程。

LoD (迪米特法则,Law of Demeter):只与你直接的朋友通信,而避免和陌生人通信。众所周知类(或模块)之间的通信越少,耦合度就越低,从而更有利于我们对软件的宏观管理。

在创建一个对象时,需要把容易发生变化的地方给封装起来,来控制变化(哪里变化,封装哪里),以适应客户的变动。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace DesignModel
{
    //第一种最简单,但没有考虑线程安全,在多线程时可能会出问题。
    //public class Singleton
    //{
    //    private static Singleton _single;
        //private Singleton()
        //{}
    //    public static Singleton Instance()
    //    {
    //        if (_single == null)
    //        {
    //            _single = new Singleton();
    //        }
    //        return _single;
    //    }
    //}

    //考虑了线程安全,不过有点烦,但绝对是正规写法
    //public class Singleton
    //{
        //private Singleton()
        //{}
    //    //volatile 关键字表示字段可能被多个并发执行线程修改。声明为 volatile 的字段不受编译器优化(假定由单个线程访问)的限制。
    //    //这样可以确保该字段在任何时间呈现的都是最新的值。
    //    //volatile 修饰符通常用于由多个线程访问而不使用 lock 语句(C# 参考) 语句对访问进行序列化的字段。

    //    private volatile static Singleton _single;

    //    private static readonly object lockHelp = new object();
    //    public static Singleton Instance()
    //    {
    //        //双检查加锁模式。在lock之外和之内,我们做了instance是否为空的检查。这叫双检查。
    //        //因为同步控制的时间太长了。双检查能够最高效地实现多线程安全的访问。
    //        if (_single == null)
    //        {
    //            lock (lockHelp)
    //            {
    //                if (_single == null)
    //                {
    //                    _single = new Singleton();
    //                }
    //            }
    //        }
    //        return _single;
    //    }
    //}


    public class Singleton
    {
        private Singleton()
        {}
        public readonly static Singleton _single = new Singleton();
    }
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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