Java设计模式初解 之 单例模式

本文介绍了单例模式的概念、特点及应用场景,并通过一个简单的Java代码示例展示了如何实现单例模式,帮助读者理解其核心思想。

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1-什么是单例模式

   java中new一个类,就得到了一个对象。多次的new,便得到多个对象;但是,有时我们需要只有一个实例。

   定义:一个类有且仅有一个实例,并且自行实例化向整个系统提供使用。

   特点:一是某个类只能有一个实例;二是它必须自行创建这个实例;三是它必须自行向整个系统提供这个实例。

2-为什么使用单例模式

   在实际应用开发中,有时候我们仅仅需要某个资源的一份就够了,如我们知道的Windows系统中,任务管理器,我们只能在系统中 打开一个窗口(不信,你可以试试);

   还有,QQ软件聊天窗口,无论你点击几次好友头像,始终是同一个聊天窗口。这在程序中就是 希望这个窗口对象只有一个实例,只被实例化一次,后面如果还想得到实例,返回的还是这个已经存在的实例对象,这是一个需求场景。其次这种模式,

   还降低了内存使用率,减少了不必要的内存浪费。因为,一个实例已经足够可以胜任我们要完成的业务要求。

3-什么情况下使用单例

   正如2中提到,如果你希望这个资源(对象)只要一份就可以,就能帮你完成某个任务,而且又能节省资源开销,那么你可以采用单例;

一个简单的单例代码--

<span style="font-size:14px;">public class Single {
	//把单例对象声明为静态,始终保持在内存中只有一份
	private static Single single = null;
	//私有构造器方法 使得外部不可以通过传统的new来实例化这个对象
	//注:不可以省略,省略了,就是public修饰的构造器了
	private Single(){
		
	}
	
	//为了线程安全 使用 synchronized 方法锁 
	public static synchronized Single getInstance(){
		//如果对象不存在,就创建对象
		if(single==null){
			single = new Single();
		}//否则,就返回已经存在的实例
		return single;
	}

}</span>


  

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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