单例模式初试

单例模式深入解析
本文详细探讨了单例模式的两种实现方式:饿汉式和懒汉式。饿汉式在类加载时即创建对象,确保线程安全;懒汉式则在首次使用时创建对象,需特别注意多线程环境下的线程安全问题。文章通过代码示例对比了不同方式下单例模式的表现,并介绍了如何通过双重锁机制解决懒汉式的线程安全问题。

介绍:单例模式的两种方式,一种是饿汉式,就是在类初始化的时候,创建对象,这种方式是线程安全的,在程序运行期间就这一个对象。

另一种是懒汉式,懒汉式是在第一次使用时才创建对象,但是如果在多线程环境中要考虑线程安全问题。

好~直接上代码截图

 

1、饿汉式

输出结果:符合单例模式

 

2、懒汉式

输出结果:多次实例化对象,存在多线程安全问题

 

3、解决懒汉式存在多线程安全问题——双重锁方法(在static方法上添加synchronized或者synchronized(类名.class)

输出:符合单例模式

注意:如果使用synchronized(类名.class)这种方法时,直接上代码截图

输出结果:多次实例化对象,不符合单例模式

**这时需要多加一步操作

输出结果:符合单例模式

 

总结:本人之前只是学了单例模式的书面知识,并没有真正在实践中遇到过,这次在看别人写的程序的时候遇到了这种情况,决定好好研究一下,毕竟是初次接触,因此内容有限敬请读者谅解,后续若有更多个人见解会及时补充,也请读者可以多多指教~

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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