设计模式--单例模式(学习笔记)

定义:

     单例模式:保证一个类只有一个实例,并且提供一个访问它的全局访问点。(《大话设计模式定义》);

    单例模式分为两种:

       1>饿汉式单例类:自己被加载时就将自己实例化。

         例子:

    
  private SingleExample() {
      
    }
private static  SingleExample singleExample=new SingleExample();
    @Override
    protected SingleExample getInstances() {
        return singleExample;
    }


       2>懒汉式单例类:在第一次被引用时,才将自己实例化。

     例子:

  private SingleExample() {
     
    }

    private static SingleExample singleExample = null;
   
    protected static SingleExample getInstances() {
        if (singleExample == null) {
            synchronized (SingleExample.class) {
                if (singleExample == null) {
                    singleExample = new SingleExample();
                 
                }
            }
        }
        return singleExample;
    }

加同步块synchronized 是为了确保当一个线程位于代码的临界区时,另一个线程不进入临界区。如果其他线程试图进入锁定的代码区块,则它将一直处于等待状态,知道该对象被释放。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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