spring aop 最简单的例子。

复制代码到src  然后直接运行,大家都喜欢这样 。哎


package faicm.model;

public class Person {

	private int age;
	private String name;

	public int getAge() {
		return age;
	}

	public void setAge(int age) {
		this.age = age;
	}

	public String getName() {
		return name;
	}

	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}

}

==

==

package faicm.aop;

import org.aspectj.lang.annotation.After;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;

@Aspect//意思是这个类为切面类
public class AopPerson {

	@Pointcut("execution(* faicm.server.*.find*(..))")//切点,符合切点表达式的连接点,也就是真正被切入的地方;
	public void checkUser() {
		System.out.println("point___aop___checkUser");
	}

	@Pointcut("execution(* faicm.server.*.add*(..))")
	public void checkAdd() {
		System.out.println("point___aop___checkAdd");
	}

	@Before("checkUser()")
	public void beforeCheck() {
		System.out.println("aop___beforeCheck");
	}

	@After("checkUser()")
	public void afterCheck() {
		System.out.println("aop___afterCheck");
	}

	@Before("checkAdd()")
	public void beforeAdd() {
		System.out.println("aop___beforeAdd");
	}

	@After("checkAdd()")
	public void afterAdd() {
		System.out.println("aop___afterAdd");
	}
}

==

==

package faicm.server;

public interface PersonDo {

	public void findUser(String username);

	public void addUser(String username);

	public void findAll();
}

==

==

package faicm.server;

public class PersonDoImpl implements PersonDo {

	public void addUser(String username) {
		System.out.println("add    " + username);
	}

	public void findAll() {
		System.out.println("---- findall-----");
	}

	public void findUser(String username) {
		System.out.println("---- -findPerson:" + username + "------");

	}

}

==

==


applicationContext.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
	xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
	xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
	   					   http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.1.xsd
	   					   http://www.springframework.org/schema/aop 
						   http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.1.xsd
						   http://www.springframework.org/schema/tx 
						   http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.1.xsd">
	<aop:aspectj-autoproxy />
	<bean id="personDo" class="faicm.server.PersonDoImpl" />
	<bean id="aopPerson" class="faicm.aop.AopPerson" />
</beans>

==

完了,复制即可运行。。。。。。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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