李沐深度学习

高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话大富大贵7 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 经验分享
科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本
Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现 Java老徐 Python 毕业设计 python 深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术 Python动物图片识别技术
博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
震惊！ “深度学习”都在学习什么扉间798 深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装 zfgfdgbhs 深度学习 python pytorch
目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
一文讲清楚深度学习和机器学习平凡而伟大. 机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？6.总结深度学习和机器学习是人工智能（AI）领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习（Machin
DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元 XRC2231 学习
在人工智能浪潮席卷全球的今天，DeepSeek如同一颗璀璨的新星，以其独特的魅力和强大的功能，在AI领域脱颖而出。DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。本文将从DeepSeek的定义、特点、应用场景、优势等方面进行全面而深入的介绍，带您领略这一新兴技术的独特魅力。一、
AI模型技术演进与行业应用图谱智能计算研究中心其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时，模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%，联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程 shandianfk_com ChatGPT AI jupyter 深度学习 ide
大家好，今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。JupyterNotebook作为一个强大的工具，可以帮助我们轻松地进行深度学习编程，尤其适合初学者和研究人员。本文将带领大家一步步了解如何在JupyterNotebook中开展深度学习项目。一、什么是JupyterNotebook？Jup
深度学习 Deep Learning 第8章深度学习优化 odoo中国 AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性，然后详细讨论了多种优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外，还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展景联文科技科技人工智能
文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程，这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息，以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性：确定文本表达的情感倾向，如正面、负面或中立。强度评估：衡量情感的强烈程度，从轻微到极端不等。命名实
深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵 Ronin-Lotus 程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
文章目录前言一、对角矩阵（DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵（SingularMatrix）3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析云策量化 Deepseek chatgpt deepseek grok
前言在当今人工智能领域，DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头，各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景，在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析，以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme
OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南土城三富
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块（opencv_contrib），版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提
介于YOLOv5的裂缝识别系统程序员～小强 YOLO
介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中，裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统，将为您提供高效、精准的解决方案，助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力 shuoac 计算机视觉人工智能 python
使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型，它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。这一技术基于深度学习的方法，使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像，从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。核心原理解析Dall-E利用大型语言模型（LLM）从用户提供的文本描述中提取详
【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。 985小水博一枚呀深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。文章目录【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。1.滑坡灾害早期隐患的概念与特征概念主要特征2.通过光学
给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考嵌入式Jerry Python AI 人工智能深度学习
第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带（输入层）：接收包裹信息（图片像素/文字等）#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人（隐藏层）：每个工
解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术秋声studio 口语化解析深度学习人工智能大模型归一化
引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。具体来说，归一化有以下几个关键作用：提高训练稳定性：在神经网
深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践古月居GYH 深度学习人工智能
一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践，系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案，并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在
Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具几道之旅人工智能智能体及数字员工 ocr 人工智能
一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR（光学字符识别）工具，适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。多引擎支持：提供Paddle（高性能）和Rapid（低配兼容）两种引擎。批量处理：支持图片、PDF、电子书等多格
基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践 weixin_贾防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
anythingLLM 使用教程惟贤箬溪穷玩Ai AIGC 人工智能
一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践百度_开发者中心人工智能大模型自然语言处理
在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式，带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验，帮助读者更好地掌握这一技术，并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析
大模型推理框架：从理论到实践的全面解析百度_开发者中心人工智能大模型自然语言处理
在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分
Yolo系列之Yolo的基本理解是十一月末 YOLO python 开发语言 yolo
YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
大语言模型学习路线：从入门到实战大模型官方资料语言模型学习人工智能产品经理自然语言处理搜索引擎
大语言模型学习路线：从入门到实战在人工智能领域，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯深度学习目标检测 pytorch 人工智能 ResNet 残差连接残差网络
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文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？美狐美颜sdk 美颜SDK 美颜API 直播美颜SDK 计算机视觉深度学习直播美颜SDK 美颜sdk 第三方美颜sdk 美颜api
时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？本文将深入解析AI在美颜技术中的应用，并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK？1.AI人脸检测与关键点识别：精准捕捉五官在美颜过程中，首先需要精准检测人脸位置和五官特征点，确保美颜效果不会失真。深度学
插入表主键冲突做更新 a-john
有以下场景：用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。问题：如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。解决： mysql中提供了一个sql语
Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello" 2.引用系统资源。格式：@android:type/name android:textColor="@android:color/opaque_red"
数据结构的基本介绍天子之骄数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。经典的数据结构大致如下：一：线性数据结构 (1)：列表 a
通过二维码开放平台的API快速生成二维码一炮送你回车库 api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。 html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1 &nbs
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myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipse SVN MyEclipse
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装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
4.2　自动装箱和拆箱基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
//这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords java eclipse jdk tomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
前端模块化 bee1314 模块化
背景：前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oracle sql 数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
mac 卸载 java 1.7 或更高版本征客丶 java OS
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【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。相关新闻：（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos component webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
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批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oracle sql bulk collect forall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
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Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centos memcached
一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
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