单例模式与私有化(Python)

本文介绍了单例模式的应用场景,如资源共享、线程池管理和数据库连接池等,并详细解析了单例模式的编码实现原理,包括如何通过重写__new__方法确保类只有一个实例。

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单例模式
场景:
1.资源共享,避免资源操作时导致的性能或损耗,如日志文件,应用配置
2.需要对资源进行控制,方便资源间互相通信,如线程池,网站计数器,数据库配置,数据库连接池等

class A(object):
__instance = None

def __new__(cls,*args,**kwargs):
    if cls.__instance is None:
        cls.__instance = object.__new__(cls)
        return cls.__instance
    else:
        return cls.__instance

a = A()
print(id(a))
b = A()
print(id(b))
print(a is b)   # True

编码原理:
创建一个类
定义私有变量,用于标识是否已有对象存在;
重写__new__ 魔法方法;
判断是否已有对象存在;
若不存在,则通过object对象的__new__方法新建一个;
若存在,则返回这个对象

私有化
xx:共有变量
_x:前置单下划线,私有化属性或方法,禁止导包(from xxx import _xx),类对象和子类访问
__xx:前置双下划线,避免与子类中的属性命名冲突,无法在外部直接访问(被改名)
xx:前后双置双下划线,魔法对象或属性,init,call, __new__等,不能发明创造
xx_:单后置下划线,避免与python关键字冲突

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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