设计模式之单例模式

本文详细介绍了五种不同的单例模式实现方式,包括懒汉式(线程安全与不安全)、饿汉式、静态内部类及双重校验锁等。这些模式在Java中广泛应用于确保系统中某个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。

1.懒汉式,线程不安全

public class Demo1 {
	private static Demo1 instance;
	private Demo1(){}
	public static Demo1 getInstance(){
		if(instance==null){
			instance=new Demo1();
		}
		return instance;
	}
}

2.懒汉式,线程安全

public class Demo2 {
	private static Demo2 instance;
	private Demo2(){}
	public static synchronized Demo2 getInstance(){
		if(instance==null){
			instance=new Demo2();
		}
		return instance;
	}
}

3.饿汉式:在类装载时就实例化

public class Demo3 {
	public static Demo3 instance=new Demo3();
	private Demo3(){}
	public static Demo3 getInstance(){
		return instance;
	}
}

4.静态内部类

public class Demo4 {
	private static Demo4 instance;
	public static class InstanceHolder{
		private static final Demo4 instance=new Demo4();
	}
	private Demo4(){}
	public static Demo4 getInstance(){
		return InstanceHolder.instance;
	}
}

5.双重校验锁:懒汉式线程安全的升级版

public class Demo5 {
	private static volatile Demo5 instance;
	private Demo5(){}
	public static Demo5 getInstance(){
		if(instance==null){
			synchronized(Demo5.class){
				instance=new Demo5();
			}
		}
		return instance;
	}
}

 

【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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