浅谈java反射技术

本文深入讲解Java反射机制,包括动态获取类信息、调用对象、构造器、成员变量的方法。探讨反射在Java运行环境中的应用,如动态声明对象、获取类的所有属性和方法,以及执行方法。

一、概述:

所谓的反射就是动态的获取类信息以及动态的调用对象,在java运行环境中,对于任何一个对象,都可以通过反射获取类的信息,知道这个类的属性和方法,实现动态的声明对象,并能够调用它的任意的方法和属性;

动态的声明对象,所谓得动态声明对象,就是通过反射和xml,借助于类的全类名来生成新对象,将需要声明的对象类的全类名放到xml文档当中,通过DOM4J文件将这个文档解析出来,存入到集合当中,将集合返回到主程序,在主程序中根据实际的需要提取出不同的全类名,然后通过Class.forName()方法你拿到类的所有信息,然后借助于newInstance这个方法生成新的对象,拿到方法Method,通过invoke方法实现方法。

注意:生成类,拿到方法都是通过生成的类的信息进行的。

二、拿到Class信息的三种方法:

        1. 对象名.getClass();

        2. 类名.class;

        3. Class.forName("全类名");

三、拿到类的父类:

Class<?> sc =clazz.getSuperclass();

常用方法:

拿到类的所有的内容:

Class<?> clazz = Class.forName(className)

新建对象:

Object obj = clazz.newInstance()

拿到类的方法:

Method method = clazz.getMethod("service")

执行类的方法:

method.invoke(obj)

  • 通过反射来获取方法并执行:

1拿到class类:

Class clazz = Class.forName

("cn.sxt.refect.entity.Student");

2.创建对象:

Object object = clazz.newInstance();

3.获取方法:

Method[] methods = clazz.getDeclaredMethods();

4.遍历拿到所有的方法:

for (Method m : methods)

5.获取对应的方法:

Method m1 = clazz.getDeclaredMethod(“方法名”,参数);

6.执行方法:

m1.invoke(object, "哈哈哈");

      clazz.getMotheds和clazz.getDeclaredMethods的区别:

      get.Motheds返回某个类所有的公共方法(public),包括继承类的公共方法,当然也包括他实现的接口类的方法。

      clazz.getDeclaredMethods:对象表示的类和接口所有的方法,包括:公共(public)、保护(protectde)、默认(defluat)和私有(private)访问权限。但不包括继承的方法,当然也包括它所实现的接口的方法。

总结:

拿到方法的的属性,方法的参数,方法的

(二):通过反射调用构造器:

1.拿到类的所有的信息:

    Class<?> class1 = Class.forName ("cn.sxt.refect.entity.Student");

2.拿到构造器集合:

    1>拿到公共的:Constructor<?>[] con = clazz.getConstructors();

    2>拿到私有的:Constructor<?>[] con1 = clazz.getDeclaredConstructors();

3.遍历构造器:for (Constructor c : con1)

4.拿到特定的构造器:

    Constructor<?> constructor = clazz.getDeclaredConstructor(参数);

5.构建新的对象:

    Object object = new constructor.newInstance();

6.拿到构造方法的名字:

    String name = c.getName;

7.拿到构造方法的权限:

    Int modifier = c.getModifiers();

8.将私有的构造器转换为可识别的:

   dec.setAccessible(true);

注意:这里拿到的权限只是一个int类型的数字,在Java里面权限被用普通的int数字来代替,要想拿到一个可读的文字,就必须在经过一步的转换 Modifier.toString() 进行一步转换即可。

Modifier.toString(modifier);

  总结:通过反射拿到类参数,可以拿到构造方法的名字,构造方法的权限,构造方法参数的权限,要注意拿到不同权限的构造方法,通过参数拿到不同的构造器,通过构造器来建立不同的对象,拿到可读性的权限的说明,拿到私有的构造器以后并不能立刻使用,要经过一步将构造器转换为可见的才可以,如果构造出来的对象需要调用本类的变量和方法,还需要进行一步向下转型才行,因为新建的对象都是Object类型的。

(三)通过成员变量获取成员变量:

1.拿到类的信息:

Class<?> clazz = Class.forName("java.lang.String");

2.拿到全部的公共属性:

Field[] fields = clazz.getFields();

3.遍历属性:for (Field f : fields);

4.拿到私有属性:

Field[] f2 = clazz.getDeclaredFields();

5.遍历属性:

for (Field f : f2)

6.拿到单独的属性:

Field field = clazz.getDeclaredField("hash");

7.拿到属名字:

field.getName();

8.拿到属性的权限:

Modifier.toString(field.getModifiers())

9.拿到属性的类型:

field.getType()

总结:

通过反射的Field的诸多方法,可以拿到类的集合,可以拿到类的公共的属性,可以拿到类的私有属性,可以拿到类的,可以拿到类属性的集合,可以拿到单独的属性,这些单独的属性可以知道属性的名字,属性的类型,属性的权限。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
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