菜鸟理解spring AOP

本文介绍了面向切面编程(AOP)的概念及其与面向对象编程(OOP)的区别。AOP通过横切关注点分离核心业务逻辑与公共行为(如日志记录),减少代码重复并提高模块间的解耦。

AOP—-这些概念性的东西都是拷来的

AOP(Aspect Oriented Programming),即面向切面编程,可以说是OOP(Object Oriented Programming,面向对象编程)的补充和完善。OOP引入封装、继承、多态等概念来建立一种对象层次结构,用于模拟公共行为的一个集合。不过OOP允许开发者定义纵向的关系,但并不适合定义横向的关系,例如日志功能。日志代码往往横向地散布在所有对象层次中,而与它对应的对象的核心功能毫无关系对于其他类型的代码,如安全性、异常处理和透明的持续性也都是如此,这种散布在各处的无关的代码被称为横切(cross cutting),在OOP设计中,它导致了大量代码的重复,而不利于各个模块的重用。

AOP技术恰恰相反,它利用一种称为”横切”的技术,剖解开封装的对象内部,并将那些影响了多个类的公共行为封装到一个可重用模块,并将其命名为”Aspect”,即切面。所谓”切面”,简单说就是那些与业务无关,却为业务模块所共同调用的逻辑或责任封装起来,便于减少系统的重复代码,降低模块之间的耦合度,并有利于未来的可操作性和可维护性。

使用”横切”技术,AOP把软件系统分为两个部分:核心关注点和横切关注点。业务处理的主要流程是核心关注点,与之关系不大的部分是横切关注点。横切关注点的一个特点是,他们经常发生在核心关注点的多处,而各处基本相似,比如权限认证、日志、事物。AOP的作用在于分离系统中的各种关注点,将核心关注点和横切关注点分离开来。

菜鸟的理解

aop给我的感觉有点类似拦截器,就是将某个方法(切入点)拦截下来,在其前后执行一些公用的代码(可以理解为封装出来的切面代码)。我也是看了一遍博文之后才能这么浅的理解。
把地址搬出来:http://www.cnblogs.com/xrq730/p/4919025.html

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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