JDK动态代理

JDK动态代理

接触Spring有一段时间了,多少了解了一部分Spring体系的大致结构但却不太满足于现在自己的水平,想更加深入的了解spring整套体系的工作流程和底层结构。

说起Spring,我们可能会想起mybatis或者hibernate由他们和Spring整合成SSM和SSH用于开发web项目。而要深入理解Spring和mybatis底层我们就需要理解动态代理模式。

动态代理的意义在于生成一个占位(也可以称为代理对象),来代理真实对象,从而控制真实对象的访问。

代理分为两个步骤:

1.代理对象和真实对象建立代理关系。
2.实现代理对象的代理逻辑方法。

Java中的动态代理技术有很多种,比如JDKCGLIBJavassistASM,其中最常用的是JDK动态代理,接下来来介绍JDK动态代理。

JDK动态代理是java.lang.reflect.*包提供的方式,需借助一个接口:

public interface HelloWord{
	public void sayHelloWord();
}

该接口的实现类:

public class HellowWordImpl implements HelloWord{
	@override
	public void sayHelloWord(){
		System.out.println("Hello Word");
	}
}

然后便可以进行动态代理,按照先前所述,先得建立起代理对象和真实对象的关系,然后实现代理逻辑,完成整个代理过程。

JDK的动态代理需要实现 java.lang.reflect.InvocationHandler接口里面定义了invoke方法并提供接口数组用于下挂代理对象:


public class JdkProxyExample implements InvocationHandler{
	
	//真实对象
	private Object target;
	
	public Object bind(Object target) {
		this.target = target;
		return Proxy.newProxyInstance(target.getClass().getClassLoader(), target.getClass().getInterfaces(), this);
	}
	
	@Override
	public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
		// TODO Auto-generated method stub
		System.out.println("进入代理方法");
		Object obj = method.invoke(target, args);
		System.out.println("完成真实对象的调度");
		
		return obj;
	}
	
}

Proxy.newProxyInstance(target.getClass().getClassLoader(), target.getClass().getInterfaces(), this)

该行代码中有三个参数。
利用target.getClass()获得所在类,使用getClassLoader()获得该类加载器,同理第二个参数通过方法名称也很显而易见是获得该类的借口,而this指代target对象。

public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args)

在invoke方法中同样有三个参数
proxy:代理对象
method:调度方法
args:方法参数

最后测试JDK动态代理:

public class testJdkProxy {
	public static void main(String[] args) {
		
		JdkProxyExample example = new JdkProxyExample();
		//建立关系
		HelloWord proxy = (HelloWord)example.bind(new HelloWordImpl());
		//代理调用
		proxy.sayHelloWord();
	}
}

测试结果:
在这里插入图片描述
个人认为动态代理十分重要,想学明白整个spring并不容易,想要弄清楚spring和mybatis的底层更不容易。
重在积累一点一滴自己所学,不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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