Spring AOP IOC

本文介绍了Spring框架中的两大核心特性:AOP(面向切面编程)和IOC(控制反转)。详细阐述了AOP如何通过横切关注点将业务逻辑与非业务逻辑分离,以及IOC如何实现对象依赖关系的动态注入。

Spring

1. AOP(Aspect Oriented Programming,面向切面编程)

利用一种称为“横切”的技术,剖解开封装对象内部,并将哪些影响了多个类的公共行为封装到一个可重用模块,并将其命名为Aspect,即切面。“切面”:与业务无关,却为业务模块所共同调用的逻辑或责任封装起来,以便于减少系统的重复代码,降低模块之间的耦合度,并有利于未来的可操作性和可维护性。

AOP把软件系统分为两个部分:核心关注点横切关注点。业务处理的主要流程是核心关注点,与之关系不大的部分是横切关注点。横切关注点的一个特点是,它们经常发生在核心关注点的多处,而且各处基本相似(如权限认证、日志、事务)。 AOP的作用在于分离系统中的各种关注点,将核心关注点和横切关注点分离开来。

AOP核心概念:
1. 横切关注点:对哪些方法进行拦截,拦截后怎么处理
2. 切面(aspect):对横切关注点的抽象
3. 连接点(joinpoint):被拦截到的方法(spring只支持方法,其实还可以是字段或者构造器)
4. 切入点(pointcut):对连接点进行拦截的定义
5. 通知(advice):拦截到连接点之后要执行的代码,分为前置,后置,异常,最终,环绕五类
6. 目标对象:代理的目标对象
7. 织入(weave):将切面应用到目标对象并导致代理对象创建的过程
8. 引入(introduction):在不修改代码的前提下,引入可以在运行期为类动态的添加一些方法和字段

基于XML的配置:
(在aop.xml文件中)

<aop:config>
    <aop:aspect id="time" ref="timeHandler">
        <aop:pointcut id="addAllMethod" expression="execution(* com.xrq.aop.HelloWorld.*(..))" />
        <aop:before method="printTime" pointcut-ref="addAllMethod" />
        <aop:after method="printTime" pointcut-ref="addAllMethod" />
    </aop:aspect>
</aop:config>

程序员需要完成的工作:
1. 定义普通业务组件(被切入的业务逻辑)
2. 定义切入点,一个切入点可能横切多个业务组件(定义pointcut, before, …)
3. 定义增强处理,增强处理就是在AOP框架为普通业务组件织入的处理动作

2. IOC(Inversion of Control,控制反转)

IOC即将设计好的对象交给容器控制,而不是在对象内部直接控制。
控制反转:原来是对象新建对象,对象主动获取依赖对象。反转以后是容器查找并注入对象,对象只是被动接受依赖对象。

DI(Dependecy Injection,依赖注入):IOC容器动态的将某个依赖关系注入到组件之中,依赖注入的目的是为了提升组件重用的频率,并为系统搭建一个灵活、可扩展的平台。

【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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