单例模式

[align=center][/align]
// 代码清单2:懒汉式单例类

public class LazySingleton {
static LazySingleton m_instance = null;

/**
* 私有的默认构造子,保证外界无法直接实例化
*/
private LazySingleton() {
}
/**
* 静态工厂方法,返还此类的惟一实例
*/
public static LazySingleton getInstance() {

if (m_instance == null) {
m_instance = new LazySingleton();
}
return m_instance;
}
}
[size=x-small][color=orange]//懒汉式单例首先是定义这个类的类变量(某个类的对象),(只是在内存中设定了足够的空间并没有具体分配某个类的方法或属性的空间)在if(类对象==null){new 这个类,具体分配空间给类对象的各个方法或者属性}
//再次调用这个方法时类对象已经不是null了,直接调用类对象的个个方法。这样在一个类里虽然很多方法都用到了类对象的方法,但是这个类方法只是new了一次(只分配一次空间所以比较省时!效率较高)!
//这种方法应该得到应用!应该作为一个工具类的。[/color][/size]




// 一 饿汉式单例类

public class EagerSingleton {
private static final EagerSingleton m_instance= new EagerSingleton();
/**
* 私有的默认构造子
*/
private EagerSingleton() {

}
/**
* 静态工厂方法
*/
public static EagerSingleton getInstance() {
return m_instance;
}
}
[align=left][color=brown][size=x-small]//饿汉式单例在一个类里直接new一个类的类对象,(已经把类对象具体分配了空间可以直接访问了!)用一个方法去获得类对象。类方法获得类对象![/size][/color][/align]
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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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