java动态代理

本文深入探讨了Java动态代理的概念,通过实例介绍了如何使用代理模式简化业务流程,避免重复代码,提高开发效率。文章通过具体代码展示了如何创建代理类,以及如何通过代理执行业务逻辑。

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java动态代理

标题 代理介绍

每一个业务都分为业务准备工作、业务核心工作、业务收尾工作这三个阶段,如果我们只想做的是业务的核心工作,那么我们就可以委托一个代理者来帮我们做剩下的其它工作,这种工作做方式称为代理模式。例如 当我们想买一部车,但又不想亲自去寻找商店,选品牌,讲价等等工作,此时就可以委托一个人替我们去办这些事,等他都弄好了到付钱的时候我们直接付钱就ok。

直接上代码

//业务接口
interface Buy{
        void buyCar(String bread);
}
//真实类
class Person implementsBuy{
    @Override
    public void buyCar(String bread) {
        System.out.println("【购买车辆】"+bread);
    }
}
//代理类需要实现接口InvocationHandler接口
class Proxyer implements InvocationHandler{
    //真实类的对象,用于真实访问
    public Object target = null;
    public Proxyer(Object target){
        this.target = target;
    }
    public <T> T getProxy(){//因为不知道要为那个接口做代理所以返回一个泛型
        return (T) Proxy.newProxyInstance(target.getClass().getClassLoader(),
                target.getClass().getInterfaces(),this);
    }
    @Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
        System.out.println("代理业务开始。。。。");
        Object result;
        result = method.invoke(target,args);
        System.out.println("业务完成。。。");
        return result;
    }
}
//测试类
class DomeProxy{
    public static void main(String[] args) {
        Message person = new Person();
        Message proxy = new Proxyer(person).getProxy();
        Buy proxy1 = new Proxyer(person).getProxy();
        proxy1.buyCar("法拉利");
    }
}
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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