AOP@Work: AOP 和元数据：完美的匹配

最新推荐文章于 2025-08-08 16:53:23 发布
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#aop #spring aop #apsectj #apsectweaver #j2ee

本文深入探讨了面向切面编程(AOP)的基本概念和技术实现细节,包括AOP如何帮助开发者更好地组织横切关注点,减少重复代码,提高软件的可维护性和可扩展性。通过具体的例子说明了AOP的应用场景及其优势。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-aopwork3/index.html?ca=drs-
Spring源码——AOP
等一杯咖啡的博客
10-21 2542
前言 内容主要参考自《Spring源码深度解析》一书，算是读书笔记或是原书的补充。进入正文后可能会引来各种不适，毕竟阅读源码是件极其痛苦的事情。 本文主要涉及书中第七章的部分，依照书中内容以及个人理解对Spring源码进行了注释，详见Github仓库：https://github.com/MrSorrow/spring-framework 正式进入正文前，强烈推荐先阅读文末参考阅读第一篇：关于 S...
Spring源码解析(26)之AOP的核心对象创建过程
jokeMqc的博客
08-01 940
很明显logUtil就需要跳过并且返回null，所以在 resolveBeforeInstantiation方法中，如果是第一次调用那么他就会去寻找所有的Advisor对象，如果这些Advisor对象没有创建，那么就会创建他们，如果创建了那么就直接从容器中获取，如果获取得到了advisor对象，那么就会判断当前的对象是否是切面对象，如果是切面对象，那么就会跳过不创建代理对象。这里就提前把Advisor对象给提前创建好了，然后就会判断当前类是否是切面对象，如果是切面对象，那就是应该跳过不创建代理对象。
aop 匹配方法_AOP @ Work，AOP和元数据：完美匹配，第1部分
cusi77914的博客
06-30 266
存档日期：2019年5月16日 | 首次发布：2005年3月8日 在由两部分组成的文章的前半部分中，作者Ramnivas Laddad提供了有关新Java™元数据功能的概念性概述，并说明了添加元数据注释可以使AOP最受益的地方。 然后，他将引导您完成五部分的设计重构，从无元数据的AOP实现开始，到最后将参与者设计模式与注释者-供应商方面进行了结合。 此内容不再被更新或维护。 全文以PD...
[转载]AOP@Work: AOP 工具比较，第 1 部分
congji3817的博客
07-02 152
AOP@Work: AOP 工具比较，第 1 部分AOP 技术的时代已经来临，但是怎样才能为项目选择正确的工具呢？在新推出的 AOP@Work 系列的第一篇文章中，面向方面（aspect-oriented）的编程专家 Mik ...
AOP@Work: AOP 和元数据2
crg93746的博客
01-04 179
在这篇由两部分组成的关于组合使用元数据和 AOP 的系列文章的第二部分中，作者及 AOP 实践者 Ramnivas Laddad 将推荐一种把元数据视为多维关注点空间中的签名的全新方法。他还将介绍有效组合使用元数据与 AOP ...
AOP@Work: AOP 工具比较，第 1 部分
ckangtai的专栏
03-29 823
AOP 技术的时代已经来临，但是怎样才能为项目选择正确的工具呢？在新推出的 AOP@Work 系列的第一篇文章中，面向方面（aspect-oriented）的编程专家 Mik Kersten 将比较 4 个领先的 AOP 工具（AspectJ、AspectWerkz、JBoss AOP 和 Spring AOP），帮助大家判断应该选择哪一个工具。本文由两个部分组成，在文中，作者将重点介绍这些工具的
AOP@Work: 介绍 AspectJ 5
elimago的专栏
08-25 2419
 目前，AspectJ 5 处在它的第二个里程碑版本，AspectJ 5 是 Java™ 平台上面向方面编程前进的一大步。AspectJ 5 主要的重点是对 Java 5 中引入的新 Java 语言特性（包括注释和泛型）提供支持。另外，AspectJ 5 还包含没有捆绑到 Java 5 的新特性，例如编写方面使用的基于注释的风格、改进的装入时织入以及新的方面实例化模型。现在请随这个项目的首席开
深入浅出解读 Spring 源码：IOC/AOP 篇
GitChat
04-12 1815
还在机械地打代码？只知道如何使用，却不知道做了什么，那么你注定只能是一个码农。Spring 框架几乎集成一半 Javaweb 开发的江山，但是你只知道如何写，不知道为什么要这么写，也不知道要如何优化。 本场 Chat 将让大家了解 Spring 的运行原理、深度解析 IOC 和 AOP、最后你还可以自己写一个小型 Spring 框架！ 实录提要： 阅读源码的正确姿势/最佳实践是什么？ Sprin...
补充1：Spring框架 及IOC AOP理解
qq_963157144的博客
08-11 218
目录： Spring Framework Spring IoC Spring AOP Spring Framework Spring Core: 基础，可以说是Spring其他所有功能都需要依赖于该类库。 主要提供Ioc依赖注入功能 Spring Aspects：该模块为与AspectJ的集成提供支持 Spring AOP：提供了面向切面的编程实现 Spring JDBC：Java数据库连接 Spring JMS：Java消息服务 Spring O...
C# IOC与AOP框架学习指南
weixin_35751194的博客
08-08 855
C#（发音为 “C Sharp”）是一种由微软公司开发的现代、面向对象的编程语言，它是.NET框架的核心语言，专门设计用来开发各种类型的应用程序。C#语言继承了C和C++的语法，同时也包含了来自其他语言的特性，比如Java的异常处理和Visual Basic的属性。控制反转（Inversion of Control，简称IOC）是一种设计原则，通过依赖注入（Dependency Injection，简称DI）等技术，将传统对象的创建和调用过程反转，由外部环境在运行时决定具体的对象。
SpringFramework核心技术一（IOC：自定义一个bean的本质)
向小凯同学学习
05-22 846
自定义一个bean的本质 本篇讨论如何自定义一个Bean和这个Bean的本质。 一、生命周期回调简介 要与bean生命周期的容器管理进行交互，可以实现Spring InitializingBean和DisposableBean接口。容器要求 afterPropertiesSet()前者和destroy()后者允许bean在初始化和销毁​​bean时执行某些操作。 例如源码中的如下操...
面渣逆袭：Spring三十五问，四万字+五十图详解 。不要错过
m0_67322837的博客
04-28 466
基础 1.Spring是什么？特性？有哪些模块？ Spring Logo 一句话概括：Spring 是一个轻量级、非入侵式的控制反转 (IoC) 和面向切面 (AOP) 的框架。 2003年，一个音乐家Rod Johnson决定发展一个轻量级的Java开发框架，Spring作为Java战场的龙骑兵渐渐崛起，并淘汰了EJB这个传统的重装骑兵。 Spring重要版本 到了现在，企业级开发的标配基本就是Spring5+Spring Boot 2+JDK 8 Spring有哪些特性...
Java核心知识体系2：注解机制详解
java_beautiful的博客
07-21 217
1 Java注解基础 注解是JDK1.5版本开始引入的一个特性，用于对程序代码的说明，可以对包、类、接口、字段、方法参数、局部变量等进行注解。 它主要的作用有以下四方面： 生成javadoc文档，通过在代码里面标识元数据生成javadoc文档。 编译期的检查，通过标识的元数据让编译器在编译期间对代码进行验证。 编译时动态处理，编译时通过代码中标识的元数据动态处理，比如动态生成代码。 运行时动态处理，运行时通过代码中标识的元数据动态处理，比如使用反射技术注入实例。...
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
MATLAB Special Heatmap-Matlab资源
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