多种单例模式

这篇博客介绍了Java中三种常见的单例模式实现方式:饿汉模式、懒汉模式和静态内部类。饿汉模式在类加载时就创建了单例,保证线程安全但可能会造成资源浪费。懒汉模式在首次调用时创建单例,延迟初始化,但需要处理多线程同步问题。静态内部类方式则在保证线程安全的同时延迟初始化,避免了同步带来的性能影响。

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//饿汉模式
class Student{
    private static Student stduent=new Student();
    private Student(){}
    public Student getInstance(){
        return stduent;
    }
}

//懒汉模式
class Student1{
    public Student1(){}
    private Student1 student1;
    public Student1 getStudent1(){
        if (student1==null){
            student1=new Student1();
        }
        return student1;
    }
}

//静态内部类
class Student2{
    static class Singleton{
        private static Student2 student2=new Student2();
    }
    public Student2 getInstance(){
        return Singleton.student2;
    }
}
非常抱歉,我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中,并没有直接提供离散余弦变换(DCT)的函数。对于 DCT 的实现,你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换(DCT)系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差:", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中,我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`,然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵,并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意,这只是一个示例,用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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