使用 Byte Buddy 运行时生成泛型子类

本文介绍如何利用ByteBuddy库在运行时生成带泛型的子类,并探讨其相较于Javassist的优势,如更简洁的代码及生成的类文件可以直接加载运行。

在上一篇中尝试了 使用 Javassist 运行时生成泛型子类,这里要用另一个更方便的字节码增加组件 Byte Buddy 来实现类似的功能, 但代码上要直白一些。就是运用 Byte Buddy 在运行时生成一个类的子类,带泛型的,给类加上一个注解,可生成类文件或 Class 实例,不过这里更进一步,实现的方法是带参数的。

用 Byte Buddy 操作起来更简单,根本不需要接触任何字节码相关的,诸如常量池等概念。与 Javassist 相比,Byte Buddy 更为先进的是能生成的类文件都是可加载运行的,不像 Javassist 生成的类文件反编译出来是看起来是正常的,但一加载执行却不那回事。

本例所使用的 Byte Buddy 的版本是当前最新的 1.6.7,在 Maven 项目中用下面的方式引入依赖

<dependency>
    <groupId>net.bytebuddy</groupId>
    <artifactId>byte-buddy</artifactId>
    <version>1.6.7</version>
</dependency>

下面是几个需要在本例中用到的类定义 阅读全文 >>

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模。该模旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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