注解

本文探讨了基于注解的编程技巧,详细介绍了Java注解的生命周期与使用范围,包括RetentionPolicy、@Target等概念。同时,通过示例解释了Spring框架中@Component注解的应用,以及如何利用注解进行文档化。

基于注解编程

public @interface ServiceLog

使用@interface自定义注解时,自动继承了java.lang.annotation.Annotation接口,由编译程序自动完成其他细节。在定义注解时,不能继承其他的注解或接口。

 

RetentionPolicy 用于定义注解的生命周期

1、RetentionPolicy.SOURCE:注解只保留在源文件,当Java文件编译成class文件的时候,注解被遗弃;

2、RetentionPolicy.CLASS:注解被保留到class文件,但jvm加载class文件时候被遗弃,这是默认的生命周期;

3、RetentionPolicy.RUNTIME:注解不仅被保存到class文件中,jvm加载class文件之后,仍然存在;

 

@Target({ElementType.PARAMETER,ElementType.METHOD})

@Target说明了Annotation所修饰的对象范围:Annotation可被用于 packagestypes(类、接口、枚举、Annotation类型)、类型成员(方法、构造方法、成员变量、枚举值)、方法参数和本地变量(如循环变量、catch参数)。在Annotation类型的声明中使用了target可更加明晰其修饰的目标。

 

  作用:用于描述注解的使用范围(即:被描述的注解可以用在什么地方)

 

  取值(ElementType)有:

 

    1.CONSTRUCTOR:用于描述构造器

    2.FIELD:用于描述域

    3.LOCAL_VARIABLE:用于描述局部变量

    4.METHOD:用于描述方法

    5.PACKAGE:用于描述包

    6.PARAMETER:用于描述参数

    7.TYPE:用于描述类、接口(包括注解类型) enum声明

 

@Component 中间层

这里就是说把这个类交给Spring管理,重新起个名字叫userManager,由于不好说这个类属于哪个层面,就用@Component

 

@Documented

将此注解包含在 javadoc ,它代表着此注解会被javadoc工具提取成文档。在doc文档中的内容会因为此注解的信息内容不同而不同。

 

代理类,会完全取代原始方法,最终返回的也是代理类的返回值。

mi.proceed() 执行原始方法,并可以返回原始方法的返回值

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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