单例模式

比如创建一个管理员
饿汉式(很饿,随着类的加载就创建好了单例) 因为类只加载一次是线程安全的
class Admin{
   private static Admin admin = new Admin();
   private Admin(){}
   public static Admin getInstance(){
      return admin;
   }
}
懒汉式(很懒,当用到时候才会创建单例) 需要用synchronized来控制线程安全性。
private static Student student;  //不建立对象

private Student(){}

     public static Student getInstance(){
if(student == null) { //先判断是否为空 避免重复创建实例。
student = new Student(); //懒汉式做法
}
return student;
}


     比较:

饿 所以提前 静态变量new单例 类加载的时候就已经创建好了。不改变,线程安全。

懒汉模式的单例对象是在方法中new的,所以如果不加锁就是线程不安全的。


         饿汉式是线程安全的,在类创建的同时就已经创建好一个静态的对象供系统使用,以后不在改变

          懒汉式如果在创建实例对象时不加上synchronized则会导致对对象的访问不是线程安全的

          推荐使用第一种 


还有三种类 静态类 枚举 双重校验锁
https://www.cnblogs.com/Ycheng/p/7169381.html

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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