Spring AOP网上例子整理(二)

本文深入探讨了Spring框架中的AOP(面向切面编程)机制,包括核心接口如Advice、Pointcut和Advisor的作用及其实现方式,并通过具体示例展示了如何使用ProxyFactoryBean实现AOP。

原文发表处:http://blog.youkuaiyun.com/zuoxiaolong8810/article/details/8917853

 下面介绍下spring中的AOP核心接口。

                 Advice体系:

                 Spring采用AOP联盟的Advice作为超级接口,扩展了很多子接口,比如BeforeAdvice,AfterAdvice等等,稍后以AfterReturningAdvice为例,讨论下spring的通知体系。

                 Pointcut接口:

                 spring采用Pointcut作为切点的抽象,其中有一个方法返回一个MethodMatcher,作用很明显,就是说切点决定了要切入哪些方法。这里其实是定义了一个匹配规则。比如正则匹配,可以只匹配前缀为save的方法等等。

                Advisor:

                通知器或者说通知者,我们从现实角度来说,通知者当然需要知道要通知什么。所以Advisor依赖于Advice,而Advisor旗下的子接口PointAdvisor还依赖于Pointcut,也就是说这个接口更确切的定位应该是包含了要通知谁和要通知什么,也就是说要能获得Advice和Pointcut。

                下面我们先用一个例子说明spring的AOP是如何工作的,在spring的bean中有一种特殊的bean,叫FactoryBean。这并不是一个普通的bean,而是用来产生bean的一个bean。这样说起来有点绕口,但这个接口就是用来做这个事的,它是为了实现一系列特殊加工过的bean而产生的接口。

                比如AOP中,我们其实就是要对一个bean进行增强,进行加工,让它在运行的过程中可以做一些特殊的事情。

                ProxyFactoryBean就是一个为了AOP实现的特殊的FactoryBean,它的作用很明显就是产生proxy的bean,也就是被我们增强过的bean,在这里给出它的源码。

下面是一个详细的例子,简单是解释AOP是怎么运行的:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-2.5.xsd">

	<bean id="testAdvisor" class="com.springframework.aop.test.TestAdvisor"></bean>
	<bean id="testTarget" class="com.springframework.aop.test.TestTarget"></bean>
	<bean id="testAOP" class="org.springframework.aop.framework.ProxyFactoryBean">
		<property name="targetName">
			<value>testTarget</value>
		</property>
		<property name="interceptorNames">
			<list>
				<value>testAdvisor</value>
			</list>
		</property>
	</bean>

</beans>

 

public class TestTarget{

	public void test() {
		System.out.println("target.test()");
	}

	public void test2(){
		System.out.println("target.test2()");
	}
}

 

public class TestAdvisor implements PointcutAdvisor{

	public Advice getAdvice() {
		return new TestAfterAdvice();
	}

	public boolean isPerInstance() {
		return false;
	}

	public Pointcut getPointcut() {
		return new TestPointcut();
	}

}

 

public class TestPointcut implements Pointcut{

	public ClassFilter getClassFilter() {
		return ClassFilter.TRUE;
	}

	public MethodMatcher getMethodMatcher() {
		return new MethodMatcher() {
			
			public boolean matches(Method method, Class<?> targetClass, Object[] args) {
				if (method.getName().equals("test")) {
					return true;
				}
				return false;
			}
			
			public boolean matches(Method method, Class<?> targetClass) {
				if (method.getName().equals("test")) {
					return true;
				}
				return false;
			}
			
			public boolean isRuntime() {
				return true;
			}
		};
	}

}

 

public class TestAOP {

	public static void main(String[] args) {
		ApplicationContext applicationContext = new FileSystemXmlApplicationContext("classpath:beans.xml");
		TestTarget target = (TestTarget) applicationContext.getBean("testAOP");
		target.test();
		System.out.println("------无敌分割线-----");
		target.test2();
	}
	
}

 运行结果如下:

target.test()
after TestTarget.test()
------无敌分割线-----
target.test2()

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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