1. Making a class a singleton can make it difficult to test its clients, as it’s impossible to substitute a mock implementation for a singleton unless it implements an interface that serves as its type.
2. A privileged client can invoke the private constructor reflectively with the aid of the AccessibleObject.setAccessible method. If you need to defend against this attack, modify the constructor to make it throw an exception if it’s asked to create a second instance.
3. To make a singleton class (not implemented as enum) serializable, it is not sufficient merely to add implements Serializable to its declaration. To maintain the singleton guarantee, you have to declare all instance fields transient and provide a readResolve method. Otherwise, each time a serialized instance is deserialized, a new instance will be created:
// readResolve method to preserve singleton property private Object readResolve() { // Return the one true Elvis and let the garbage collector // take care of the Elvis impersonator. return INSTANCE; }
commented by Sean: I don't think we should just make all fields transient, because singleton doesn't mean immutable, we may recover singleton's fields from serialization, otherwise it doesn't make sense to make the singleton serializable.
4. As of release 1.5, there is a third approach to implementing singletons. Simply make an enum type with one element. Besides that it is more concise, it provides the serialization machinery for free, and provides an ironclad guarantee against multiple instantiation, even in the face of sophisticated serialization or reflection attacks. A single-element enum type is the best way to implement a singleton.
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数据集介绍:多品类农产品目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多品类农产品目标检测数据集 图片数量: - 训练集:5,744张图片 - 验证集:546张图片 - 测试集:271张图片 总计:6,561张农业场景图片 分类类别: 覆盖33种常见农产品,包括苹果、香蕉、胡萝卜、番茄、西瓜等主流果蔬,以及甜椒、花椰菜、生姜、大豆等特色农作物,完整涵盖从根茎类到叶菜类的多样化需求。 标注格式: YOLO格式标注,包含标准化边界框坐标及类别索引,支持主流目标检测框架直接调用。 数据特性: 农业场景实拍图像,包含自然光照条件下的单目标与多目标检测场景,适用于真实农业环境下的模型训练。 二、适用场景 农业自动化分拣系统: 为果蔬分拣机器人提供视觉识别能力,支持多品类农产品同步检测,提升自动化产线分拣效率。 智能零售库存管理: 赋能商超智能货架系统,实现农产品自动识别与库存统计,优化生鲜商品周转管理。 精准农业研究: 支持农作物生长监测AI系统开发,通过田间图像实时检测作物分布与成熟度。 农业教育实训: 可作为农业院校AI+农学交叉学科的教学资源,培养智慧农业领域的复合型人才。 三、数据集优势 全品类覆盖: 包含33类全球主流农产品,特别涵盖辣椒、茄子、萝卜等易混淆品种,满足精细化检测需求。 真实场景适配: 数据采集自实际农业环境,包含果蔬堆叠、部分遮挡等复杂场景,确保模型落地实用性。 标注专业化: 采用农业专家参与标注的质量控制机制,边界框精准匹配农产品形态特征。 框架兼容性: 原生支持YOLO系列模型训练,提供.txt标注文件与图像文件的规范目录结构,开箱即用。 应用扩展性强: 除目标检测外,可通过标注转换支持农产品计数、体积估算等衍生应用场景开发。
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