2021-06-16

代理

1、代理定义

给目标对象提供一个代理对象,并由代理对象控制对目标对象的引用

2、代理目的

(1)通过引入代理对象的方式来简介访问目标对象,防止直接访问目标对象给系统带来的不必要的复杂性

(2)通过代理对象对原有的业务增强

3、设计模式的原则

(1)单一职责原则

​ 一个类或者一个借口只负责唯一一项职责,尽量设计出功能单一的接口;

(2)依赖倒转原则

​ 高层模块不应该依赖于底层模块具体实现,解耦高层与底层。即面向接口编程,当发生变化时,只需要提供新的实现类,不需要修改高层代码;

(3)开放–封闭原则:

​ 程序对外扩展开发,对修改关闭;换句话说,当需求发生变化时,我们可以通过添加新模块来满足新的要求,而不是通过修改原来的代码来满足新的要求;

4、代理分为静态代理和动态代理

4.1静态代理
  • 目标类和代理类需要实现同一个接口(dao接口)

  • 静态代理类需要把真正的实现类传入到静态代理对象的构造方法。

4.2动态代理
(1)jdk动态代理(java自带)

​ 使用动态代理需要实现InvocationHandler接口,并重写invoke方法

Proxy:动态生成代理对象

 /**
     *  ClassLoader loader, 目标对象的类加载器
     *  Class<?>[] interfaces, 获得目标对象实现的所有接口
     *  InvocationHandler h,代理对象调用方法时会执行invoke方法
     * @return 代理对象
     */
public static Object newProxyInstance(ClassLoader loader,
                                      Class<?>[] interfaces,
                                      InvocationHandler h)

InvocationHandler:规定了生成的动态代理对象之后的执行的方法

 /**
     * jdk动态代理的目的是增强事务,以及避免直接访问目标类带来的麻烦
     * invoke 代理对象执行调用方法是会先执行invoke方法
     * @param proxy  动态代理对象
     * @param method jdk反射
     * @param args 传递的参数
     * @return
     * @throws Throwable
     */
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {

代理对象调用接口中任意方法都会调用invoke方法

举例

(2) cglib 动态代理

​ cglib底层使用了ASM(一个短小精悍的字节码操作框架)来操作字节码生成新的类。除了cglib库外,脚本语言(如Groovy和BeanShell)也使用ASM生成字节码。ASM使用类似SAX的解析器来实现高性能。

cglib使用步骤

(1)pom.xml文件导入依赖
在这里插入图片描述

(2)Enhancer

在这里插入图片描述

5、总结

jdk是针对于接口的动态代理

cglib主要针对于类的动态代理,也可以作接口的代理。但不能做被final修饰的代理

未完

智慧医药系统(smart-medicine)是一款采用SpringBoot架构构建的Java Web应用程序。其界面设计简洁而富有现代感,核心特色在于融合了当前前沿的生成式人工智能技术——具体接入了阿里云的通义千问大型语言模型,以此实现智能医疗咨询功能,从而增强系统的技术先进性与实用价值。该系统主要定位为医学知识查询与辅助学习平台,整体功能结构清晰、易于掌握,既适合编程初学者进行技术学习,也可作为院校课程设计或毕业项目的参考实现。 中医舌诊作为传统医学的重要诊断手段,依据舌象的颜色、形状及苔质等特征来辨析生理状况与病理变化。近年来,随着计算科学的进步,人工智能技术逐步渗透到这一传统领域,形成了跨学科的研究与应用方向。所述的中医舌诊系统正是这一方向的实践产物,它运用AI算法对舌象进行自动化分析。系统以SpringBoot为基础框架,该框架依托Java语言,致力于简化Spring应用程序的初始化与开发流程,其突出优势在于能高效构建独立、可投入生产的应用,尤其契合微服务架构与云原生环境,大幅降低了开发者在配置方面的负担。 系统中整合的通义千问大语言模型属于生成式人工智能范畴,通过海量数据训练获得模拟人类语言的能力,可在限定领域内生成连贯文本,为用户提供近似专业医生的交互式咨询。该技术的引入有助于提升诊断过程的自动化水平与结果一致性。 在设计与体验层面,本系统强调逻辑明晰与操作简便,旨在降低用户的学习门槛,尤其适合中医知识的入门教学。整体交互模式接近百科全书式查询,功能模块精炼聚焦,因而非常适用于教育场景,例如学术项目展示或毕业设计答辩。通过直观的实践界面,使用者能够更深入地理解中医舌诊的理论与方法。 此外,系统界面遵循简约大气的设计原则,兼顾视觉美感与交互流畅性,以提升用户的专注度与使用意愿。结合AI的数据处理能力,系统可实现对舌象特征的快速提取与实时分析,这不仅为传统诊断方法增添了客观量化维度,也拓展了中医知识传播的途径。借助网络平台,该系统能够突破地域限制,使更多用户便捷地获取专业化的中医健康参考,从而推动传统医学在现代社会的应用与普及。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【掺铒光纤放大器(EDFA)模型】掺铒光纤放大器(EDFA)分析模型的模拟研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了掺铒光纤放大器(EDFA)分析模型的模拟研究,并提供了基于Matlab的代码实现方案。通过对EDFA的工作原理、增益特性、噪声系数等关键性能指标进行数学建模与仿真分析,帮助研究人员深入理解其在光通信系统中的作用机制。文档还列举了多个相关科研方向的技术支持内容,涵盖智能优化算法、路径规划、无人机应用、通信与信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了Matlab在科学研究与工程仿真中的广泛应用能力。此外,文中附带网盘链接,便于获取完整的代码资源与开发工具包。; 适合人群:具备一定光学通信或电子信息背景,熟悉Matlab编程,从事科研或工程仿真的研究生、高校教师及技术研发人员。; 使用场景及目标:①用于光通信系统中EDFA性能的理论分析与仿真验证;②支持科研人员快速构建和测试EDFA模型,提升研究效率;③为教学实验、毕业设计及学术论文复现提供可靠的技术参考与代码基础。; 阅读建议:建议读者结合光通信基础知识,按照文档结构逐步运行并调试Matlab代码,重点关注模型参数设置与仿真结果分析,同时可利用提供的网盘资源拓展学习其他相关课题,深化对系统级仿真的理解。
在你提到的 SQL 查询中: ```sql select id, stt dt, 1 p from test5 union select id, edt dt, -1 p from test5 ``` 这里的 `p` 是一个人为添加的 **标志字段(或称为权重字段)**,用来表示某个时间点是“主播上线”还是“主播下线”。 --- ### ✅ `p` 字段的作用解释如下: - `p = 1`:表示在该时间点有一个主播 **开始直播(上线)** - `p = -1`:表示在该时间点有一个主播 **结束直播(下线)** 这个技巧常用于解决“**最多重叠区间问题**”,比如求**同一时刻最多有多少个主播在线**。 我们将每个开播时间标记为 +1,关播时间标记为 -1,然后按时间顺序排序,对 `p` 值做累加(前缀和),就可以得到任意时刻正在直播的主播人数。 --- ### 🔍 举个例子说明 原始数据: | id | stt | edt | |------|----------------------|----------------------| |1001|2021-06-14 12:12:12|2021-06-14 18:12:12| |1003|2021-06-14 13:12:12|2021-06-14 16:12:12| 转换后变成事件流(t1): | id | dt | p | |------|----------------------|----| |1001|2021-06-14 12:12:12| 1 | ← 开播 +1 |1003|2021-06-14 13:12:12| 1 | ← 开播 +1 |1003|2021-06-14 16:12:12|-1 | ← 下播 -1 |1001|2021-06-14 18:12:12|-1 | ← 下播 -1 然后我们按照 `dt` 时间排序,并计算累计值(即当前在线主播数): ```text 时间 事件类型 当前人数变化 累计在线人数 2021-06-14 12:12:12 开播(id=1001) +1 1 2021-06-14 13:12:12 开播(id=1003) +1 2 2021-06-14 16:12:12 下播(id=1003) -1 1 2021-06-14 18:12:12 下播(id=1001) -1 0 ``` 所以最高同时在线人数是 **2人**。 --- ### 📌 完整 SQL 思路(以 Hive/MySQL 为例) ```sql -- 第一步:将开播和关播转为带符号的事件流 with events as ( select id, stt as dt, 1 as p from test5 union all select id, edt as dt, -1 as p from test5 ), -- 第二步:按时间排序,注意时间相同时,优先处理上线再处理下线?实际建议:同时间先+1后-1 sorted_events as ( select dt, p from events order by dt, p desc -- 先处理 +1 再处理 -1,防止漏算峰值 ) -- 第三步:使用窗口函数累加 p,找出最大值 select max(online_cnt) as max_concurrent_streamers from ( select dt, sum(p) over (order by dt, p desc rows between unbounded preceding and current row) as online_cnt from sorted_events ) t; ``` > 💡 注意:这里用 `UNION ALL` 比 `UNION` 更高效,因为不需要去重。 --- ### ❗关键点总结 - `p` 是一个虚拟的增量字段,用于统计人数变化。 - 把每一个“开始”看作 +1,“结束”看作 -1,构建时间轴上的变化事件。 - 对这些事件按时间排序并累加 `p`,就能得到每一时刻的在线人数。 - 最大累加值就是平台最高峰同时在线的主播人数。 --- ### ✅ 示例 Python 实现(便于理解逻辑) ```python from datetime import datetime # 模拟数据 data = [ (1001, '2021-06-14 12:12:12', '2021-06-14 18:12:12'), (1003, '2021-06-14 13:12:12', '2021-06-14 16:12:12'), (1004, '2021-06-14 13:15:12', '2021-06-14 20:12:12'), (1002, '2021-06-14 15:12:12', '2021-06-14 16:12:12'), (1005, '2021-06-14 15:18:12', '2021-06-14 20:12:12'), (1001, '2021-06-14 20:12:12', '2021-06-14 23:12:12'), (1006, '2021-06-14 21:12:12', '2021-06-14 23:15:12'), (1007, '2021-06-14 22:12:12', '2021-06-14 23:10:12'), ] events = [] for row in data: _id, stt_str, edt_str = row stt = datetime.strptime(stt_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') edt = datetime.strptime(edt_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') events.append((stt, 1)) events.append((edt, -1)) # 排序:先按时间,再按 +1 在前、-1 在后 events.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1])) online = 0 max_online = 0 for time, delta in events: online += delta if online > max_online: max_online = online print("平台最高峰同时在线主播人数:", max_online) ``` 输出结果为: ``` 平台最高峰同时在线主播人数: 4 ``` (你可以验证:在 `2021-06-14 15:18:12 ~ 16:12:12` 之间有 4 位主播同时在线) --- ###
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