动态代理

一.动态代理
* 特点:字节码随用随创建,随用随加载
* 不修改源码增强
分类:
* 基于接口的动态代理
* 基于子类的动态代理
*
二.基于接口的动态代理

public interface IProducer {
     void saleProduct(float money);
     void afterService(float money);
}
public class Producer implements  IProducer {
    public void saleProduct(float money){
        System.out.println("销售产品"+money);
    }

    public void afterService(float money){
        System.out.println("售后服务"+money);
    }
}
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
         Producer producer = new Producer();

        /*= 基于接口的动态代理
        *       Proxy
        *       使用Proxy类中的newProxyInstance方法
        *                   ClassLoader loader  加载代理对象的字节码
                            Class<?>[] interfaces  让代理对象和被代理对象有相同的方法
                            InvocationHandler h   用于提供增强的代码*/
        IProducer p=(IProducer) Proxy.newProxyInstance(producer.getClass().getClassLoader(), producer.getClass().getInterfaces(), new InvocationHandler() {
         /*执行被代理对象的任何接口方法均会经过此方法*/

            /**
             *
             * @param proxy
             * @param method
             * @param args
             * @return
             * @throws Throwable
             */
            @Override
            public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
                Object returnValue=null;
                Float money = (Float) args[0];
                 if("saleProduct".equals(method.getName())){
                    returnValue= method.invoke(producer,money*0.8f);
                 }
                return returnValue;
            }
        });
        p.saleProduct(1000);
    }
}

二.基于子类的动态代理

pom文件

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>cglib</groupId>
        <artifactId>cglib</artifactId>
        <version>2.1_3</version>
    </dependency>
</dependencies>
public class Producer  {
    public void saleProduct(float money){
        System.out.println("销售产品"+money);
    }

    public void afterService(float money){
        System.out.println("售后服务"+money);
    }
}
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
         Producer producer = new Producer();

        /*动态代理
        *   基于子类的动态代理
        *       Enhancer
        *       使用cglib库 Enhancer类中的create方法
        *       Class 字节码
        *       Callback  用于提供增强的代码,使用子接口实现类 MethodInterceptor
        * */
        Producer cgp=(Producer)Enhancer.create(Producer.class, new MethodInterceptor() {
            @Override
            public Object intercept(Object o, Method method, Object[] objects, MethodProxy methodProxy) throws Throwable {
                Object returnValue=null;
                Float money = (Float) objects[0];
                if("saleProduct".equals(method.getName())){
                    returnValue= method.invoke(producer,money*0.8f);
                }
                return returnValue;
            }
        });
        cgp.saleProduct(1000f);
    }
}
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仿真模型。该模型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:模型中集成了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。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,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: 通过阅读模型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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