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设计模式-Java单例模式的各种实现实例
资源介绍:
单例模式（Singleton Pattern）是一种常用的软件设计模式，它保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问该实例的全局访问点。这种模式通常用于需要频繁地创建和销毁的对象，以减少系统性能开销。 单例模式的优点： 对于频繁使用的对象，可以缩减系统的开销，特别是当对象需要频繁地进行销毁和创建时，单例模式无疑能提供更好的性能。 单例模式具有一定的“防并发作用”，由于单例模式只生成一次实例化对象，可以减少系统内存的开销，特别是对于多线程单例，即可以在系统启动时完成实例化，避免对资源的重复占用。 单例模式可以作为程序中的“全局锁”，方便控制并发。
package org.example;
/**
* 双重检查锁定（Double-Checked Locking）
* 这种方式结合了懒汉式和同步方法的优点，既保证了线程安全，又提高了效率。需要注意的是，instance需要声明为volatile，以防止指令重排序导致的问题。
*/
public class DoubleCheckedLockingSingleton {
private static volatile DoubleCheckedLockingSingleton instance;
private DoubleCheckedLockingSingleton() {}
public static DoubleCheckedLockingSingleton getInstance() {
if (instance == null) {
synchronized (DoubleCheckedLockingSingleton.class) {
if (instance == null) {
instance = new DoubleCheckedLockingSingleton();
}
}
}
return instance;
}
}
资源文件列表:
Singleton-Pattern.zip 大约有22个文件
Singleton-Pattern/
Singleton-Pattern/pom.xml 432B
- Singleton-Pattern/src/
- Singleton-Pattern/src/main/
- Singleton-Pattern/src/main/java/
- Singleton-Pattern/src/main/java/org/
- Singleton-Pattern/src/main/java/org/example/
- Singleton-Pattern/src/main/java/org/example/DoubleCheckedLockingSingleton.java 814B
- Singleton-Pattern/src/main/java/org/example/HungryHanPoseSingleton.java 495B
- Singleton-Pattern/src/main/java/org/example/LazySingleton.java 486B
- Singleton-Pattern/src/main/java/org/example/LazyThreadSafeSingleton.java 503B
- Singleton-Pattern/src/main/java/org/example/StaticSingleton.java 518B
- Singleton-Pattern/src/main/resources/
- Singleton-Pattern/src/test/
- Singleton-Pattern/src/test/java/
- Singleton-Pattern/target/
- Singleton-Pattern/target/classes/
- Singleton-Pattern/target/classes/org/
- Singleton-Pattern/target/classes/org/example/
- Singleton-Pattern/target/classes/org/example/Main.class 540B
- Singleton-Pattern/target/generated-sources/
- Singleton-Pattern/target/generated-sources/annotations/
Axure RP_9.0.0.3701_Pro
井字棋小游戏，需要vs2022环境，压缩包里是头文件和静态库，下载后需要自己链接，需要帮忙三连关注私聊我，网上也有资料
程序名称：ImageSpider
程序介绍：
ImageSpider是一款网络图片爬取工具，它可以根据用户键入的关键词和数量自动检索并下载网络图片。用户只需输入想要搜索的图片关键词和希望下载的数量，ImageSpider就会自动开始工作，将相关图片下载到本地。
ImageSpider还提供了增量爬取的选择。如果用户选择增量爬取，那么在每次运行程序时，它只会下载新的、未被下载过的图片，而不会重复下载已经存在的图片。这对于需要定期更新图片库的用户来说非常有用。
使用场景：
ImageSpider适用于各种需要自动化检索与下载网络图片的场景。例如，网站管理员可以使用它来自动更新网站上的图片库；设计师可以使用它来寻找灵感和素材；研究人员可以使用它来收集特定主题的图片数据等。无论是个人用户还是企业用户，都可以从ImageSpider的强大功能中受益。
这是“java 基于 BS 结构下的 OA 流程可视化的研究与实现(源代码+论文)”，仅供学习参考， 请勿商用。
斯坦福大学著名的cs229机器学习课程可谓无人不知无人不晓，但其丰富庞杂的内容有时候也令人望而却步。
资源里整理了全课程中最重要的概念重点，做成了高度凝练的笔记小抄，一方面可以作为学习者的快速复习资料，另一方面也方便那些没有时间深入了解课程但希望快速掌握核心知识点的专业人士。这份笔记小抄涵盖了以下几个方面：
基础概念：包括机器学习的定义、分类、以及监督学习、无监督学习、强化学习等基本类型。
主要算法：从线性回归、逻辑回归到决策树、随机森林，再到支持向量机和神经网络，每个算法的原理、优缺点和应用场景都进行了简要介绍。
模型评估：介绍了交叉验证、偏差-方差权衡、ROC曲线等模型评估方法，帮助学习者理解如何评估和选择模型。
优化技术：包括梯度下降、随机梯度下降等优化算法，以及正则化技术在防止过拟合中的应用。
特征工程：讨论了特征选择、特征提取和特征构造等关键步骤，以及它们在提高模型性能中的作用。
深度学习：特别强调了深度学习的重要性，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等高级模型。
优质项目，资源经过严格测试可直接运行成功且功能正常的情况才上传，可轻松copy复刻，拿到资料包后可轻松复现出一样的项目。
本人系统开发经验充足，有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时为你解惑，提供帮助。
【资源内容】：包含完整源码+工程文件+说明（若有），项目具体内容可查看下方的资源详情。
【附带帮助】：
若还需要相关开发工具、学习资料等，我会提供帮助，提供资料，鼓励学习进步。
【本人专注嵌入式领域】：
有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时解答，第一时间为你提供帮助，CSDN博客端可私信，为你解惑，欢迎交流。
【适合场景】：
相关项目设计中，皆可应用在项目开发、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面中
可借鉴此优质项目实现复刻，也可以基于此项目进行扩展来开发出更多功能
【无积分此资源可联系获取】
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1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。
2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。积分/付费仅作为资源整理辛苦费用。
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基于MATLAB的谷物计数可以通过图像处理和计算机视觉技术实现。下面是一个基本的谷物计数的步骤：
1. 读取图像：使用MATLAB的imread函数读取谷物图像文件。
2. 图像预处理：对图像进行预处理，包括去噪、平滑和增强等处理。可以使用MATLAB中的函数如imnoise、medfilt2等进行处理。
3. 提取特征：根据谷物的特征，如颜色、形状等，使用图像处理技术提取谷物的特征。可以使用MATLAB中的函数如rgb2gray、im2bw等进行处理。
4. 目标分割：通过图像分割技术将图像中的谷物与背景分割开来。可以使用MATLAB中的函数如imsegkmeans、imbinarize等进行处理。
5. 谷物计数：对分割后的目标进行计数。可以使用MATLAB中的函数如bwlabel、regionprops等进行处理。
6. 结果展示：将计数结果进行展示，可以使用MATLAB中的imshow和impoint等函数进行展示。
总的来说，基于MATLAB的谷物计数可以通过图像处理和计算机视觉技术实现，其中包括图像读取、预处理、特征提取、目标分割、计数和结果展示等步骤。