Java设计模式Proxy之动态代理

本文介绍Java动态代理的基本原理,包括核心接口InvocationHandler和类Proxy的作用。通过具体代码示例展示了如何使用动态代理来增强真实对象的功能。

Java动态代理主要涉及到两个类:

  • InvocationHandler:该接口中仅定义了一个Object : invoke(Object proxy, Method method, Object[] args);参数proxy指代理类,method表示被代理的方法,args为method中的参数数组,返回值Object为代理实例的方法调用返回的值。这个抽象方法在代理类中动态实现。
  • Proxy:所有动态代理类的父类,提供用于创建动态代理类和实例的静态方法。

所谓动态代理类是在运行时生成的class,在生成它时,你必须提供一组interface给它,则动态代理类就宣称它实现了这些interface。当然,动态代理类就充当一个代理,你不要企图它会帮你干实质性的工作,在生成它的实例时你必须提供一个handler,由它接管实际的工作。


下面通过实例来说明:


Subject.java

  1. /** 
  2.  * 抽象角色:声明真实对象和代理对象的共同接口 
  3.  * @author WalkingDog 
  4.  * 
  5.  */  
  6. public interface Subject {  
  7.     public void doSomething();  
  8. }  

RealSubject.java
  1.  * 真实对象:定义目标操作  
  2.  * @author WalkingDog  
  3.  *  
  4.  */  
  5. public class RealSubject implements Subject {  
  6.     @Override  
  7.     public void doSomething() {  
  8.         System.out.println("RealSubject.doSomething");  
  9.     }  
  10. }  

DynamicProxy.java
  1. import java.lang.reflect.InvocationHandler;  
  2. import java.lang.reflect.Method;  
  3.   
  4. public class DynamicProxy implements InvocationHandler {  
  5.     private Object object;  
  6.     public DynamicProxy(Object object) {  
  7.         this.object = object;  
  8.     }  
  9.   
  10.     @Override  
  11.     public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args)  
  12.             throws Throwable {  
  13.         System.out.println("Before Invoke ! method : " + method);  
  14.           
  15.         //我们可以再代理方法调用前后添加功能  
  16.         Object result = method.invoke(object, args);  
  17.           
  18.         System.out.println("object : " + object + "\tresult : " + result + "\targs : " + args);  
  19.         System.out.println("After Invoke !");  
  20.         return result;  
  21.     }  
  22. }  

Client.java
  1. import java.lang.reflect.InvocationHandler;  
  2. import java.lang.reflect.Proxy;  
  3.   
  4. /** 
  5.  * 客户端 
  6.  * @author WalkingDog 
  7.  * 
  8.  */  
  9. public class Client {  
  10.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
  11.           
  12.         //创建目标对象,也就是被代理对象  
  13.         RealSubject realSubject = new RealSubject();  
  14.           
  15.         //将目标对象交给代理  
  16.         InvocationHandler handler = new DynamicProxy(realSubject);  
  17.           
  18. //      Class<?> proxyClass = Proxy.getProxyClass(Subject.class.getClassLoader()  
  19. //              , new Class[]{Subject.class});  
  20. //      Subject subject = (Subject)proxyClass.getConstructor(new Class[]{InvocationHandler.class})  
  21. //              .newInstance(new Object[]{handler});  
  22.           
  23.         //返回代理对象,相当于上面两句  
  24.         Subject subject = (Subject) Proxy.newProxyInstance(handler.getClass().getClassLoader(),  
  25.                 realSubject.getClass().getInterfaces(),  
  26.                 handler);  
  27.           
  28.         //叫代理对象去doSomething(),其实在代理对象中的doSomething()中还是会  
  29.         //用handler来调用invoke(proxy, method, args) 参数proxy为调用者subject(this),  
  30.         //method为doSomething(),参数为方法要传入的参数,这里没有  
  31.         subject.doSomething();  
  32.     }  
  33. }  

打印结果:
Before Invoke ! method : public abstract void Subject.doSomething()
RealSubject.doSomething
object : RealSubject@ec6b00    result : null    args : null
After Invoke !
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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