C++中的单例模式实现

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C++中的单例模式实现

单例模式是一种创建型设计模式,其核心思想是保证一个类只有一个实例,并提供全局访问点以确保此实例是唯一的。在C++中,可以使用静态变量和静态方法来实现单例模式。

以下是一个简单的单例实现示例:

class Singleton {
private:
    static Singleton* instance;
    int data;
   
    Singleton() {
        data = 0;
    }

public:
    static Singleton* getInstance() {
        if (instance == nullptr) {
            instance = new Singleton();
        }
        return instance;
    }

    int getData() {
        return data;
    }

    void setData(int num) {
        data = num;
    }
};

Singleton* Singleton::instance = nullptr; // 静态变量初始化

int main() {
    Singleton* s1 = Singleton::getInstance();
    Singleton* s2 = Singleton::getInstance();

    s1->setData(42);
    cout << s2->getData() << endl; // 输出:42

    return 0;
}
<
C++11单例模式实现详解 单例模式是设计模式中比较常用的一种,其主要作用是保证一个类只有一个实例,并提供一个全局的访问点。以上就是C++11实现单例模式的几种方法,懒汉式适合于需要在运行时才创建单例对象的情况,饿汉式适合于需要在程序运行开始时就创建对象的情况,局部静态变量则是最推荐的实现方式,可以避免锁的开销,并且保证线程安全。局部静态变量单例模式的特点是使用C++11中的thread_local关键字来定义线程局部变量,使得每个线程都能拥有自己的实例。懒汉式单例模式的实现非常简单,就是在访问该单例对象时才创建该对象。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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