代理模式 Proxy.newProxyInstance

Java:动态代理,Proxy.newProxInstance方法 Java动态代理是运行时通过反射机制创建代理对象的技术,主要用于AOP、RPC调用等场景。核心是Proxy.newProxyInstance方法,需传入类加载器、接口数组和InvocationHandler实现类。代理对象会拦截所有方法调用,转发给InvocationHandler的invoke方法处理。动态代理只能代理接口,性能略低于直接调用,但具有强大灵活性,是Spring等框架实现横切关注点的基础。相比CGLIB代理类的方式,JDK动态代理更适用于接口代理场景。 阅读详情
  最近一直在看java的设计模式 ,感觉印象最深刻的就是"面向接口编程",在java中,尽量多定义接口,因为设计的最重要的目的就是应对各种变化,而接口本身就是一种变化着的Class的直接反映,通过实现特定接口的各种具体类,达到应对变化的目的,下面以Proxy模式为例:
Proxy的模式最主要的目的,原有的类对象由于某种原因不能访问,需要通过一个新的类来间接地去实现,这个新的类就称为代理类,举个例子说明,老王买/卖鱼的例子
public class SellFisher {
    
public int sellFish() {
        System.out.println(
"my fish is delicious!!");
        
return 10;
    }

}
这是一个具体的卖鱼类,表示鱼10元/斤,如果这个类被用到系统中的时候,系统应对变化的灵活性就会大打折扣,请看如下:
public class SellFishSystem {
    
private SellFisher sellfish;
                     
//...
    public void sellFish() {
        sellfish.sellFish();
    }

}
如果以后鱼的价格变化,或者具体的卖鱼方法发生变化,就必须修改已经有的SellFisher的sellFish()的代码,这个情况
使得系统的可扩展性降低,我们肯定会想到解决方案了,定义一个接口,请看代码:
interface SellFisher {
    
int sellFish();
}

public class SellFishSystem {
    
private SellFisher sellfish;
    
public void sellFish() {
        sellfish.sellFish();
    }

}
我们所做的变化,只是把SellFisher从Class提升到Interface,这个时候好处自然很明显了,这个SellFisher本身就代表
了一种不确定,变化.大家在做开发的时候,阅读源代码的时候,肯定遇到过这种情况,总是跟踪类的对象看代码实现,如果发现了接口变量,就会比较郁闷,得了解它的具体实现类是什么,这个具体实现类的变化通常就可以应对需求的变化,系以及系统扩展.请看上例子,如果鱼的价格变化,或者具体的卖鱼方法发生变化,我们只需要新增加SellFisher的实现,
而不必修改已有的代码,对此我的理解是对系统来说,新增加一个类的代码风险要大大低于对已有类的代码的修改.我觉得这个也是设计模式的立足点吧(如果你喜欢修改已有代码,那么设计模式就没有多大意义了)
言归正传,有了上面的知识准备,我们接上面的例子来解释Proxy的模式就简单多了,比如现在鱼的价格变化,卖鱼的提示也发生变化了,我们需要一个新的Proxy类来实现
interface SellFisher {
    
int sellFish();
}

public class ConcreteSellFisher implements SellFisher {

    
public int sellFish() {
         System.out.println(
"my fish is delicious!!");
         
return 10;
    }

}

public class ProxySellFisher implements SellFisher {

    
private SellFisher sell;
    
public ProxySellFisher(SellFisher sell) {
        
this.sell = sell;
    }
    
public int sellFish() {
        System.out.println(
"the fish price higher");
        
return sell.sellFish()+10;
    }

}
看上面,这个是Proxy模式的代码例子实现,我们现在在SellFishSystem 使用ProxySellFisher来卖鱼了,由ProxySellFisher再调用原来的ConcreteSellFisher类.具体的一些特征总结为:
1.有个代理类Proxy(和原来的实现类继承同一接口),该类里引用了原来的具体功能实现类(这里是ConcreteSellFisher)
2.重写实现方法,加一些新的变化的元素(比如鱼的价格上涨)
JDK里的Proxy类也实现了这个模式,只不过它叫动态代理,因为它的代理类变成了InvocationHandler了,执行的方法
是invoke了,从而变得更加灵活了,请看代码
public class ProxySellFisher implements InvocationHandler {

    
private SellFisher sell;
    
public ProxySellFisher(SellFisher sell) {
        
this.sell = sell;
    }
    
public Object invoke(Object obj, Method method, Object[] args) throws Throwable {
        System.out.println(
"the fish price higher");
        
return (Integer)method.invoke(sell, args)+10;
    }

}


public class ClientTest {
    
public static void main(String args[]) {
        SellFisher s 
= new ConcreteSellFisher();
        InvocationHandler p 
= new ProxySellFisher(s);
        Object obj 
= Proxy.newProxyInstance(s.getClass().getClassLoader(), s.getClass().getInterfaces(), p);
        ((SellFisher)obj).sellFish();
    }
}
请注意,invoke(Object obj,Method method,Object[] args),这里的第一个参数obj其实可以看作没有用处的,不知道jdk为什么要把它也当作一个参数放这里,methd.invoke()方法,需要把原来的具体实现类作为参数传递进去,method.invoke(obj,args)相当于obj.method(args)
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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2334
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devilkin64
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