26、AspectJ与Spring集成:从基础到原理的全面解析

AspectJ与Spring集成:从基础到原理的全面解析

1. AspectJ编织模型选择

在使用AspectJ时,编织模型的选择至关重要,它取决于你所使用的Java版本和具体的应用场景。以下是不同情况下的推荐选择:
- Java 5及以上 :由于设置编织代理的配置简单,加载时编织(LTW)应作为首选。具体操作步骤如下:
1. 对启动脚本进行一些修改,添加 –javaagent 选项。
2. 创建一个 aop.xml 文件,用于定义要编织的切面和具体的子切面。
- Java 5之前 :虽然可以使用基于类加载器的LTW,但一开始可能很难正确设置。在这种情况下,二进制编织是更好的选择。具体做法是让主构建系统生成jar文件,然后创建另一个构建脚本,将这些jar文件作为输入,并将切面编织进去。此外,当无法修改应用程序启动脚本时,二进制编织也是一个不错的选择。

AspectJ提供的编织模型简化了其在各种应用中的使用。构建时编织对于许多应用来说是最简单的方法,因为像Eclipse AJDT插件这样的支持AspectJ的工具提供了相关经验。但它需要前期成本,有时可能过高,特别是在你还在决定是否要采用面向切面编程(AOP)路线时。二进制编织通过要求构建后编织任务,提供了一种在很大程度上保持构建环境不变的选择。而加载时编织则提供了一种更简单的替代方案,它使构建系统保持不变,并提供了在部署时快速修改的可能性。

2. Spring框架与AOP

Spring框架是一个广泛使用的企业应用框架,基于三个核心思想

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值