设计模式第一招;单例模式

本文介绍了单例模式的概念及其两种实现方式:饿汉式和懒汉式。通过生动的例子解释了单例模式的作用,并提供了具体的代码示例。

最简单的模式:单例模式

 

1、什么是单例模式?就是一个类,只允许new一次。比如家里只有一个厕所,每次只能有一个人在里边蹲,第二个人只能等第一个人拉完了才能进去。那怎么样才能实现这种场景呢?那就得使用设计模式中的第一招:单例模式。

public class Tolet {  //饿汉式单例

	//私有构造方法
	private Tolet(){}
	
	//定义一个private的静态类并new
	private static Tolet t=new Tolet();
	
	//定义一个public的静态方法,供外边的类使用
	public static Tolet getTolet(){
		return t;
	}
}

 大家看以上就是单例模式的完整版本,是不是超级简单?这个也叫饿汉式单例,为什么这么叫呢??因为他在定义属性的时候就直接new了,像一个饿汉一样,上来就要干了。对应的,还有一个叫懒汉式,开始不New,等到要用到时,才会new。

public class Tolet { //懒汉式单例

	//私有构造方法
	private Tolet(){}
	
	//定义一个private的静态类但是不new
	private static Tolet t=null;
	
	//定义一个public的静态方法,供外边的类使用
	public static Tolet getTolet(){
		if(t==null){
			t=new Tolet();
		}
		return t;
	}
}

 

这个单例模式就是这么的简单

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值