java动态代理机制

spring有两大思想,一个是ioc,另一个是aop。其中aop的原理就是java的动态代理机制。
动态代理相关两个重要的类和接口:类Proxy,接口InvocationHandler
1、每一个动态代理类(代理者)都要事先InvocationHandler这个接口,当通过代理者调用一个方法时,这个调用都会变为有InvocationHandler这个接口的invoke方法来调用。该接口也只有这一个方法:
Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable,其中:
proxy: 实际的对象
method: 要调用的、真实对象的某个方法的Method对象
args:调用真实对象时,该方法接受的参数
2、Proxy这个类是用来动态创建一个代理类对象,提供很多方法,用的最多的是newProxyInstance方法--得到一个动态代理对象
public static Object newProxyInstance(ClassLoader loader, Class<?>[] interfaces, InvocationHandler h) throws IllegalArgumentException
loader: 定义用那个classLoader来加载代理对象
interfaces: 表示将要给代理对象提供一组什么接口
h: InvocationHandler 对象

一个栗子:
一个接口
public interface Subject {
     public void hello(String str);
}
一个实际对象
public void RealSubject implements Subject {
     @override
     public void hello(String str){...}
}
以下为代理做法
一个代理类
public class DynamicProxy implements InvocationHandler{
     // 被代理对象
     private Object subject;
     // 构造方法
     public DynamicProxy(Object subject){this.subject=subject}
     @override
     public Object invoke(Object object, Method, Object[] args){ // 代理者调用相应方法时,会使用invoke方法来进行调用
          // 自定义的一些操作
          sysout("");
          // 调用真实对象方法
          method.invoke(subject, args);
     }
}
使用时:
Subject realSubject = new RealSubject(); // 真实对象
InvocationHandler handler = new DynamicProxy(realSubject); // 代理类
// 动态生成代理对象
Subject subject = (Subject)Proxy.newProxyInstance(handler.getClass().getClassLoader(), realSubject.getClass().getInterfaces(), handler);
subject.hello("wcw");// 调用

其他:
Proxy.newProxyInstance创建的对象是动态生成的一个对象,不是InvocationHandler对象,也不是接口类型,命名都以$开头,proxy在中间,数字结尾
动态代理与静态代理:
静态代理的实现方案:代理者实现与被代理者相同的接口,将被代理者作为一个属性,在每个方法中增加相应操作。
可以看出,动态代理最大的好处是接口中声明的所有方法都转移到invoke方法中,在接口方法比较多时不需要一个个修改,而静态代理需要对每个方法都进行处理,不过也可以更细化。
并且动态代理,可以不针对某一个接口的代理,它可以是所有接口的代理,然后可以更专注于某些通用功能,譬如记录日志等。
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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