3、AOP与AspectJ入门指南

AOP与AspectJ入门指南

1. AOP概述

面向切面编程(AOP)通过在给定语言中实现一系列主要关注点来完成。这些横切关注点通过面向切面的语言添加到系统中。使用面向切面语言开发的支持代码用于基于常见的AOP术语实现任何横切关注点,并且必须织入到主要应用程序中。在大多数实现中,支持代码与主要应用程序使用相同的语言编写,AspectJ就是这种情况。

1.1 AOP语言的目标

AOP语言的主要目标是关注点分离。应用程序使用最能满足应用程序和开发人员需求的语言编写,如Java、C++、C#、Visual Basic甚至Cobol。在所有这些语言中,编译器将编写的语言语法转换为机器可以执行的格式。对于Java或.NET,语言语法被转换为字节码,然后由运行时环境执行。

1.2 AOP开发过程

在应用程序开发过程中,传统开发方式(无论是面向对象还是其他方式)往往会产生纠缠的代码。而使用AOP时,主要关注点使用适合应用程序的语言实现,横切关注点则在面向切面的语言中实现。只要为横切编写的代码可以与主要应用程序结合以产生完全可执行的系统,使用何种语言类型进行实现并不重要。任何期望实现关注点的语言都必须有规范和实现。

1.3 AOP语言规范

AOP语言必须能够表示以下主要组件,以便开发横切代码:
- 连接点(Join Points) :是主代码中一个明确定义的位置,关注点将在此处横切应用程序。连接点可以是方法调用、构造函数调用、异常处理程序或程序执行中的其他点。例如: public String DBTrans.updateTables(Str

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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