java动态代理机制

在目前的Java开发包中包含了对动态代理的支持,但是其实现只支持对接口的的实现。 

其实现主要通过是java.lang.reflect.Proxy类和java.lang.reflect.InvocationHandler接口。

Proxy类主要用来获取动态代理对象,InvocationHandler接口用来约束调用者实现,如下,HelloWorld接口定义的业务方法,HelloWorldImpl是HelloWorld接口的实现,HelloWorldHandler是 InvocationHandler接口实现。代码如下:

业务接口:

public interface HelloWorld {
void sayHelloWorld() ;

}

业务接口实现:

public class HelloWorldImpl implements HelloWorld {
public void sayHelloWorld() {

System.out.println("Hello World!");

}

}

InvocationHandler实现,需要在接口方法调用前后加入一部份处理工作,这里仅仅在方法调用前后向后台输出两句字符串,其代码如下:



import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;

public class HelloWorldHandler implements InvocationHandler {

//要代理的原始对象

private Object objOriginal;

/**

* 构造函数。

* @param obj 要代理的原始对象。

*/

public HelloWorldHandler(Object obj) {

this.objOriginal = obj ;

}

public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args)

throws Throwable {

Object result ;

//方法调用之前

doBefore();

//调用原始对象的方法

result = method.invoke(this.objOriginal ,args);

//方法调用之后

doAfter();

return result ;

}

private void doBefore() {

System.out.println("before method invoke!");

}

private void doAfter() {

System.out.println("after method invoke!");

}

}

测试代码:

import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Proxy;

public class Test {

public static void main(String[] args) {

HelloWorld hw = new HelloWorldImpl();

InvocationHandler handler = new HelloWorldHandler(hw);

HelloWorld proxy = (HelloWorld) Proxy.newProxyInstance(

hw.getClass().getClassLoader(),

hw.getClass().getInterfaces(),

handler);

proxy.sayHelloWorld();

}

}

Ø 首先获取一个业务接口的实现对象;

Ø 获取一个InvocationHandler实现,此处是HelloWorldHandler对象;

Ø 创建动态代理对象;

Ø 通过动态代理对象调用sayHelloWorld()方法,此时会在原始对象HelloWorldImpl. sayHelloWorld()方法前后输出两句字符串。

运行测试类输出如下:

before method invoke!

Hello World!

after method invoke!

此处Test类中的方法调用代码比较多,在我们的实际应用中可以通过配置文件来来简化客户端的调用实现。另外也可以通过动态代理来实现简单的AOP。
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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