20、AspectJ 编程特性与应用详解

AspectJ 编程特性与应用详解

1. 自定义编译消息

在编程过程中,我们常常需要对某些编码实践进行规范,有些编码方式应该被劝阻,而有些则应被完全禁止。AspectJ 提供了一个强大的功能,即指定自定义编译错误和警告。它允许方面(aspect)针对任何可以通过静态确定的切入点(pointcut)所挑选出的连接点(join point)发出警告或错误信息。

例如,当我们定义了一个可重用的 LogService 接口后,可能希望禁止在实现该接口的任何类中调用 System.out.println 。AspectJ 就能实现这样的规则检查。

下面是一个关于线程安全的示例,展示了如何使用自定义编译消息来强制执行设计规则:

public interface ThreadSafe {
    public void init(Object context);
    public static aspect ThreadSafety{
        /* 1
         * Selects any field assignments in
         * a ThreadSafe class that do not
         * occur within init code.
         */
        pointcut notWithinInit() : 
            set(!static * *) 
            && within(ThreadSafe+)
         
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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