单例模式

最简单安全的单例模式。

package org.leo.singleton;
/**
 * @author Leo.Chen
 */
public class Singleton {
	private static final Singleton single = new Singleton();
	
	private Singleton() {
	}
	
	public static Singleton getInstance(){
		return single;
	}
	
}


 

单例模式,多线程安全、高性能


现在的互联网环境的服务都是集群的,所以synchronized大多数情况下都是无效的,需谨慎使用即使单服务在多核处理器并发模式下如果没有volatile修饰,依然是失败的实现。


package chris.singleton;

/**
 *<p>利用双重检查加锁(double-checked locking)</p>
 *首先检查是否实例已经创建,尚未创建才进行同步,只有第一次才进行同步
 *@author  Chris
 *@version 2012-11-27
 */
public class Singleton {
	/**volatile 确保当singleton被初始化成Singleton实例时,多个线程正确的处理singleton变量*/
	private volatile static Singleton singleton;
	
	private Singleton() {
	}
	
	public static Singleton getSingleton(){
		if(singleton == null){
			synchronized (Singleton.class) {
				if(singleton == null){
					singleton = new Singleton();
				}
			}
		}
		return singleton;
	}
}

 

注意事项:


在1.4及更早的Java版本中,许多JVM对于volatile关键字的实现会导致双中检查加锁失效。

使用多个类加载器,可能导致单例失效而产生多个实例。

不过现在许多项目都是通过Spring来实现单例了。


 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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