使用注解方式实现aop

以注解的方式实现AOP编程 概述: Aop,aspect object programming 面向切面编程 功能: 让关注点代码与业务代码分离! 关注点, 重复代码就叫做关注点; 切面, 关注点形成的类,就叫切面(类)! 面向切面编程,就是指 对很多功能都有的重复的代码抽取,再在运行的时候往业务方法上动态植入“切面类代码”。 切入点, 执行目标对象方法,动态植入切面代码。 可以通过切入点表达式,指定拦截哪些类的哪些方法; 给指定的类在运行的时候植入切面类代码。 3.2 注解方式实现AOP编程 ... 阅读详情
首先,在 xml 配置文件中,加入 aop 的资源:

< beans xmlns= "http://www.springframework.org/schema/beans"

      xmlns:xsi= "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

      xmlns:context= "http://www.springframework.org/schema/context"

      xmlns:aop= "http://www.springframework.org/schema/aop"

      xsi:schemaLocation= "http://www.springframework.org/schema/beans
          http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-2.5.xsd
           http://www.springframework.org/schema/aop
          http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-2.5.xsd
           http://www.springframework.org/schema/context
          http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-2.5.xsd" >

     < aop:aspectj-autoproxy proxy-target-class = "true"/>
     

定义一个切片类:

package aop.test.aspect;

import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.After;
import org.aspectj.lang.annotation.AfterReturning;
import org.aspectj.lang.annotation.AfterThrowing;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.springframework.stereotype.Component ;
/**
 * 切面
 */
@Aspect @Component
public class MyInterceptor {

    @Pointcut( "execution (* output.test.impl..*(..))")   //括号里规定了目标对象的范围,第一个*表示函数的返回类型不限,第二个*表示此包和子包下的所有函数均可。第一个连续两点表示包含子包,第二个连续两点表示函数的参数不限。
    private void anyMethod() {} //声明一个切入点

    @Before ("anyMethod() && args(name)" )  // 如果函数的参数个数不为1,则不会执行此前置通知。括号里的 name,要和底下函数中参数名一致才行,否则报错。
    public void doAccessCheck(String name) {
        System. out.println( "前置通知:" + name );
    }
    @AfterReturning(pointcut= "anyMethod()",returning= "result")
    public void doAfterReturning(String result) {
        System. out.println( "后置通知:" + result );
    }
    @After( "anyMethod()")
    public void doAfter() {
        System. out.println( "最终通知" );
    }
    @AfterThrowing(pointcut= "anyMethod()",throwing= "e")
    public void doAfterThrowing(Exception e) {
        System. out.println( "例外通知:" + e );
    }

    @Around( "anyMethod()")
    public Object doBasicProfiling(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
        //if(){//判断用户是否在权限

        System. out.println( "进入方法" );
        Object result = pjp.proceed();
        System. out.println( "退出方法" );
        //}

        return result;
    }

}

用 @Aspect 注解的类,表示里面定义了很多拦截器,对一些函数执行前、后等加入通知。然后用 @Component (或者在xml中声明<bean>) 加入到 Spring 容器中。
HelloBean.output() 函数:

      public void output() {
           System. out.println( "name="+ name);
     }

测试此切片类:

      public void test() {
           AbstractApplicationContext ctx = new ClassPathXmlApplicationContext("beans.xml" );
           Hello hb = (Hello) ctx.getBean( "helloBean");
            hb.output();
     }

输出:

前置通知:Gong
进入方法
name=Gong
最终通知
后置通知:null
退出方法

注意 退出方法 和 后置通知 的顺序。

语法细节:
@Pointcut 中

execution (java.lang.String output.test.impl..*(java.lang.String,..))

表示匹配返回类型为String的、且第一个参数为String类型(其余参数不作要求) 的函数。如果想要匹配返回类型不是void的,可以用

execution (!void output.test.impl..*(java.lang.String,..))

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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