单例模式

单例模式

定义

一个类只有一个实例对象

简介

  • 意图

保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点

  • 主要解决问题

一个全局使用的类频繁的创建与销毁

  • 何时使用

控制实例数目,节省系统资源

  • 如何实现

判断系统是否已有这个单例,如果有,直接返回,如果没有,创建单例

  • 优点

在内存里只有一个实例,减少了内存的开销
避免对共享资源的多重占用

  • 缺点

没有接口
不能继承

  • 使用场景

需要生成唯一序列的环境
需要频繁实例化然后销毁的对象
创建对象时耗时过多或消耗资源过多,但又经常用到的对象
方便资源相互通信的环境
工具类对象
频繁访问数据库或文件的对象

  • 注意

单例类只能有一个实例
单例类必须自己创建自己的唯一实例
单例类必须给所有其它对象提供这一实例

实现方式

  1. 懒汉模式

优点:第一次调用才初始化,避免内存浪费

缺点:必须加锁才能保证单例,但加锁会影响效率

实例:

public class Singleton {  
    private static Singleton instance;  
    private Singleton (){}  
    public static synchronized Singleton getInstance() {  
    if (instance == null) {  
        instance = new Singleton();  
    }  
    return instance;  
    }  
}
  1. 饿汉模式

优点: 没有加锁,执行效率会提高

缺点:类加载时就初始化,浪费内存

实例:

public class Singleton {  
    private static Singleton instance = new Singleton();  
    private Singleton (){}  
    public static Singleton getInstance() {  
    return instance;  
    }  
}
  1. 双重校验锁(双检锁)模式

实例:

public class Singleton {  
    private volatile static Singleton singleton;  
    private Singleton (){}  
    public static Singleton getSingleton() {  
      if (singleton == null) {  
          synchronized (Singleton.class) {  
            if (singleton == null) {  
                singleton = new Singleton();  
            }  
          }  
      }  
    return singleton;  
    }  
}
  1. 登记(静态内部类)模式

实例:

public class Singleton {  
    private static class SingletonHolder {  
    private static final Singleton INSTANCE = new Singleton();  
    }  
    private Singleton (){}  
    public static final Singleton getInstance() {  
    return SingletonHolder.INSTANCE;  
    }  
}
  1. 枚举模式

实例:

public enum Singleton {  
    INSTANCE;  
    public void whateverMethod() {  
    }  
}
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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