Spring AOP 2

Spring AOP高级篇(自动代理) (2008-12-22 06:04:10)

上一张我们讲解了Spring的代理,但是还是有不尽人意的地方。

先来回顾一下上次的内容,这次我用了一个示例来讲解。

这是上一次的方法:

这样子,我们没有办法控制到底给那个方法里面添加通知(事务),就会造成下面的后果

按理,来说,做查询方法的时候,是没有事务出现的。

所以我们今天就来解决这个问题。

首先,做一个切入点,用到的类org.springframework.aop.support.NameMatchMethodPointcutAdvisor

其次,自动代理,用到的类:org.springframework.aop.framework.autoproxy.BeanNameAutoProxyCreator

来看看配置:

这样,在切入点中,我们可以规定具体的方法,甚至可以用*号来这是设定一组方法。在自动代理中可以设置要代理的类,也可以用*号来代替一组类。

这样在查询中,就不会出现事务通知了。

但添加,删除,更新中,还是还是应该出现事务通知的。

 

世上无难事,只怕有心人,继续努力!~

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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