设计模式之单例模式

文中内容参考摘录自:http://c.biancheng.net/view/1338.html ,仅作学习笔记记录。
一、单例模式的定义与特点
单例(Singleton)模式的定义:指一个类只有一个实例,且该类能自行创建这个实例的一种模式。例如,Windows 中只能打开一个任务管理器,这样可以避免因打开多个任务管理器窗口而造成内存资源的浪费,或出现各个窗口显示内容的不一致等错误。

在计算机系统中,还有 Windows 的回收站、操作系统中的文件系统、多线程中的线程池、显卡的驱动程序对象、打印机的后台处理服务、应用程序的日志对象、数据库的连接池、网站的计数器、Web 应用的配置对象、应用程序中的对话框、系统中的缓存等常常被设计成单例。

二、单例模式有 3 个特点:
单例类只有一个实例对象;
该单例对象必须由单例类自行创建;
单例类对外提供一个访问该单例的全局访问点;

三、单例设计模式的两种实现
3.1 懒汉式
这里是线程安全的单例模式,可用于多线程环境。

同步代码块
public class Singleton1 {
    private static volatile Singleton instance;
    private Singleton() { }
    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
    
同步方法
public class Singleton2 {
    private static volatile Singleton instance;
    private Singleton() { }
    public static synchronized  Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            instance = new Singleton();
          }
      return instance;
    }

3.2 饿汉式
饿汉式模式的特点是类一旦加载就创建一个单例,保证在调用 getInstance 方法之前单例已经存在,是天然支持线程安全的。

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

文中内容参考摘录自:http://c.biancheng.net/view/1338.html ,仅作学习笔记记录。

数据集介绍:神经元细胞核检测数据集 一、基础信息 数据集名称:神经元细胞核检测数据集 图片数量: - 训练集:16,353张 - 测试集:963张 分类类别: - Neuron(神经元细胞核):中枢神经系统的基本功能单位,检测其形态特征对神经科学研究具有重要意义。 标注格式: - YOLO格式,包含边界框坐标及类别标签,适用于目标检测任务 - 数据来源于显微镜成像,覆盖多种细胞分布形态和成像条件 二、适用场景 神经科学研究: 支持构建神经元定位分析工具,助力脑科学研究和神经系统疾病机理探索 医学影像分析: 适用于开发自动化细胞核检测系统,辅助病理诊断和细胞计数任务 AI辅助诊断工具开发: 可用于训练检测神经元退行性病变的模型,支持阿尔茨海默症等神经疾病的早期筛查 生物教育及研究: 提供标准化的神经元检测数据,适用于高校生物学实验室和科研机构的教学实验 三、数据集优势 大规模训练样本: 包含超1.6万张训练图像,充分覆盖细胞核的多样分布状态,支持模型深度学习 精准定位标注: 所有标注框均严格贴合细胞核边缘,确保目标检测模型的训练精度 任务适配性强: 原生YOLO格式可直接应用于主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等),支持快速模型迭代 生物学特性突出: 专注神经元细胞核的形态特征,包含密集分布、重叠细胞等真实生物场景样本 跨领域应用潜力: 检测结果可延伸应用于细胞计数、病理分析、药物研发等多个生物医学领域
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