Java开发之单例设计模式

本文介绍了单例模式的概念及其实现方式,包括恶汉式和懒汉式的具体代码实现,旨在确保类在内存中只有一个实例,并提供了全局访问的方式。

一些人总结出来用来解决特定问题的固定的解决方案。


解决一个类在内存中只存在一个对象,想要保证对象的唯一。

1 为了避免其他程序过多的建立该类对象。禁止其他程序建立该类对象。

2 为了其他程序可以访问该类对象,在本类中自定义一个对象。

3 方便其他程序对自定义类的对象的访问,对外提供一些访问方式。

 代码:

1将构造函数私有化

2在类中创建一个私有的本类对象

3提供一个用类名调用的公有方法获取该对象。

class Single {

	private static Single s = new Single(); // 恶汉式

	private Single() {

	}

	public static Single getInstance() {
		return s;
	}
}

class Single2 {
	private static Single2 s = null; // 懒汉

	private Single2() {

	}

	public static Single2 getInstance() {
		if (s == null) {
			s = new Single2();
		}
		return s;
	}
}


六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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