单例模式

本文介绍了单例模式的多种实现方式,包括饿汉式、懒汉式、静态内部类及枚举等,并探讨了序列化可能导致的问题及解决方案。
/**
 * 
 *  单例模式:饿汉式
 */
class Demo{
    private static Demo d=new Demo();
    private Demo(){}

    public static Demo getInstance(){
        return d;
    }
}

/**
 * 
 * 懒汉式:在多线程情况下会产生多例的情况,故采用双重校验以提高synchronized效率
 *
 */
class Demo1{
    private static Demo1 d;
    private Demo1(){}
    public static Demo1 getInstance(){
        if(d==null){
            synchronized (Demo1.class) {
                if(d==null){
                    d=new Demo1();
                }
            }
        }
        return d;
    }
}
/**
 * 
 * 使用静态内部类实现单例模式
 * 然而在序列化对象,使用默认的方式运行得到的结果还是多例的。
 * 解决方法就是在反序列化中使用readResolve()方法
 */
class Demo2{
    private Demo2(){}

    private static class Inner{
        private static Demo2 d=new Demo2();
    }

    public static Demo2 getInstance(){
        return Inner.d;
    }
}
/**
 * 
 * 使用静态代码块
 * 
 */
class Demo3{
    private Demo3(){}
    private static Demo3 d=null;

    static{
        d=new Demo3();
    }

    public static Demo3 getInstance(){
        return d;
    }
}

/**
 * 使用枚举实现单例
 *
 */
enum Demo4{
    INSTANCE;
}
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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