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我也要
之前我们谈了Spring-IOC，这是非常巧妙的思想，今天我们继续来探讨Spring的另一个重要特性
Spring-AOP
AOP(Aspect Oriented Programming):面向切面编程
什么是面向切面编程，我的理解是，在没有使用面向切面编程之前，我们是经常把业务的核心代码和非核心业务代码混搭在一起。
我们以数据库的操作为例来说明：
1，获取连接对象
2，执行SQL（核心业务代码）
3.1，如果有异常，则回滚事务
3.2, 如果没有异常，则提交事务
4，关闭连接对象
上述的几个部署，“2”是核心业务代码，其他都是非核心业务代码，但是我们又必须写
而面向切面编程就是为了解决这样的问题，将这些非核心业务代码进行抽离，这样开发者只需要关注“核心业务代码”即可。
这样开发效率自然提高。
在项目开发中，SpringAOP是非常常用的技能之一，下面我画一个图来说明，他都做了什么
那如果我们要实现类似的效果，会用到什么技术？
这里就需要用到动态代理技术+反射技术
Windows 11下WSL2安装CUDA避坑指南：从驱动版本匹配到环境变量配置
本文详细解析了在Windows 11的WSL2中搭建CUDA开发环境的完整流程与核心避坑要点。关键在于理解“驱动在Windows，工具链在Linux”的独特架构，并确保显卡驱动与CUDA Toolkit版本严格匹配。指南涵盖了从驱动验证、WSL-Ubuntu专用仓库安装、环境变量配置到GCC版本冲突、GPU算力不匹配等常见问题的解决方案，帮助开发者高效构建稳定的深度学习与高性能计算环境。
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AOP中多线程多切面场景的安全性问题 1. CGLIB多个切面是按照优先级执行的，@Order()来控制切面切入顺序 2. 探针死锁是发生在多个探针循环依赖的关系，多切面直接不会出现这种关系，因为切面的作用就是加强被切业务的功能，所有加强逻辑都可以放在一个切面，如果出现多切面互切那一定是设计不合理，画蛇添足的做法。 字节码执行 方法调用在JVM中转换成的是字节码执行，字节码指令执行的数据...
Android13配置selinux让system应用可读sys,proc,SN号
Android13预置的system应用，需要读/sys, /proc目录，读(SN)serial number号, 需要修改selinux配置，否则会报avc错．其修改方法会比Android11复杂一些．。
Spring AOP实现线程安全的日志输出功能
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java的aop是线程安全_java并发编程：多线程和线程锁的思考
1、当前线程的状态，所持有的锁是否释放持有锁的线程不释放锁线程执行同步代码块或同步方法时，程序调用Thread.sleep(Long l)、Thread.yield()方法暂停当前线程的执行，不释放锁；线程执行同步代码块时，其它线程调用该线程suspend()方法将该线程挂起，该线程不会释放锁(同步监视器)尽量避免使用suspend()和resume()来控制线程持有锁的线程会释放锁当前线程的同步...
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STM32移植u8g2库（HAL库）（硬件SPI）（sh1106_128x64） MCU型号为STM32F103RCT6，OLED屏为中景园电子1.3寸屏，驱动芯片为sh1106，分辨率为128x64，MDK版本为V5.34。
Spring常见面试题总结（超详细回答）
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告别DLTS的模糊地带：手把手教你用拉普拉斯深能级瞬态光谱（LDLTS）精准揪出半导体缺陷
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OpenClaw Windows 安装指南
好的，我来一步一步带你在 Windows 上安装 OpenClaw。
java 关键字lock_Java 并发编程：synchronized关键字和Lock关键字
如何使用synchronized实现同步访问，在java5.0之后，在java.util.concurrent.locks包下提供了另外一种方式来实现同步访问，那就是Lock。此处简单介绍了如何使用synchronized防止并发访问，和使用synchronized存在的缺陷，以及使用Lock来控制程序的并发访问。并发编程三个概念原子性： 一个操作或多个操作要么全部执行且执行过程不被中断，要么不执...
基于Simscape的双PID比例调速阀与比例溢流阀液压控制系统建模与仿真
本文提出了一种基于Simscape的双PID液压控制系统建模方法，通过比例调速阀和比例溢流阀实现液压缸速度与压力的解耦控制。系统采用Simscape Fluids物理建模，精确模拟液压元件非线性特性。文章详细介绍了液压被控对象建模过程，包括动力单元、比例阀组合建模、执行机构及传感器配置。同时设计了双PID控制器架构，分别控制速度环和压力环，并给出参数整定建议。该方法通过物理网络直接模拟流体流动和压力动态，相比传统传递函数法具有更高精度，为液压系统仿真提供了有效解决方案。
SpringAOP复习
SpringAOP复习
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
SpringAOP面向切面编程的概念和使用
面向切面编程）：将那些与业务无关， 却为业务模块所共同调用的逻辑（例如事务处理、日志管理、权限控制等）封装抽取成一个可重用的模块，这个模块被命名为“切面”（Aspect），便于减少系统的重复代码降低模块间的耦合度，并有利于未来的可拓展性和可维护性；
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
使用 SpringAOP + hibernate-validator 完美实现自动参数校验
在前面的文章《Spring 参数校验最佳实践》 中，我们介绍过 SpringMVC 如何做自动参数校验并通过统一异常处理机制在校验不通过时返回统一的异常。然而这并不完美，如果我们用的是 RequestBody 来接收的参数，一旦校验失败，我们在统一异常处理中并不能获取到完整的参数列表。另外，有些时候我们用的框架可能没有包含参数校验的功能，例如一些 RPC 框架。 这种情况下，我们可以通过 Spri...
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
SpringAOP 实战
在软件业，AOP为Aspect Oriented Programming的缩写，意为：面向切面编程，通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。AOP是OOP的延续，是软件开发中的一个热点，也是Spring框架中的一个重要内容，是函数式编程的一种衍生范型。利用AOP可以对业务逻辑的各个部分进行隔离，从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低，提高程序的可重用性，同时提高了开发的效率。
2021-08-21 SpringAOP基础使用方法
AOP基础概念 AOP为Aspect Oriented Programming的缩写，为面向切面编程，通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。 利用AOP可以对业务逻辑的各个部分进行隔离，从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低，提高程序的可重用性，同时提高开发效率。 纵向抽取，横向重复 使用AOP的好处： 对程序进行增强，在不修改源码的情况下AOP可以进行权限校验、日志记录、性能监控、事务控制。由于AOP的本质是动态代理，Spring可以帮助自动生成动态代理。
2021-08-08 SpringAop解析
@TOCS 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验； 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示；
手写SpringAOP
SpringAop原理实现
SpringAOP实战
AOP实战，切面日志，切面授权，切面限流等
SpringAOP
AOP简介 AOP（Aspect Object Programmming） 面向切面编程，是一种面向对象编程OOP的一种补充，底层是动态代理的应用。 采用了两种代理： JDK的动态代理 CGLIB的动态代理 个人理解就是所谓的面向切面，通俗的讲就是将业务分为核心业务和其他辅助业务 核心业务 核心业务：就是像转账，支付，预约，登录，删除等真实的操作数据的业务 辅助性业务：类似于系统日志，事务管理，性能分析等非必要的，不直接操作数据的一类业务 故总结来说就是AOP的作用是为了解耦，是的核心业务就是专门
08ssm_Spring AOP
Aspect//切点//前置通知//通知的切入点：为之前定义的pointCut切点@Before("pointCut()")public void before(JoinPoint point){ System.out.println("这是前置通知...");//返回通知//临时定义通知的切点：切入点为任何包下任何类的addUser()方法和selectUser()方法@AfterReturning("execution(*
2021/08/17笔记
我们于2021/08/17 的学习目标是:Spring AOP，核心任务为: 1、学习技术: 1）、Spring AOP概念 2）、静态代理 3）、动态代理 4）、Spring AOP总结 5）、Spring 集成 MyBatis 2、文档总结 1）、Spring AOP概念 什么是AOP? Aspect Oriented Programming 面向切面编程 AOP不在于关注程序代码中的某个类或某些方法，考虑更多的是一种面到面的切入，即层与层之间的一种切入，所以称之为切面..
spring源码分析08-springAOP底层源码解析
本文详细介绍了springAOP中涉及到的概念。ProxyFactory、Advice、Advisor、ProxyFactoryBean、BeanNameAutoProxyCreator、DefaultAdvisorAutoProxyCreator、TargetSource、CGlib和JDK代理的原理，以及代理对象的创建和执行过程
2020-08-28:Spring AOP和AspectJ AOP有什么区别？
2020-08-28:Spring AOP和AspectJ AOP有什么区别？前言Spring AOP和AspectJ AOP有什么区别？ 前言 每日一题专栏 Spring AOP和AspectJ AOP有什么区别？ AspectJ和Spring AOP都是对目标类增强，生成代理类。 AspectJ是在编译期间将切面代码编译到目标代码的，属于静态代理；Spring AOP是在运行期间通过代理生成目标类，属于动态代理。 AspectJ是静态代理，故而能够切入final修饰的类，abstract修饰的类；S
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