Spring 事务管理

Spring aop execution pointcut

execution(modifiers-pattern? ret-type-pattern declaring-type-pattern? name-pattern(param-pattern) throws-pattern?)

其中带问号的modifiers-pattern?(public/protected) 和 declaring-type-pattern? throws-pattern? 可以不填

返回类型模式( ret-type-pattern )决定了方法的返回类型必须依次匹配一个连接点,返回类型模式 * 代表了匹配任意的返回类型;

 

<aop:advisor pointcut="execution(* *..PetStoreFacade.*(..))" advice-ref="txAdvice"/>

 第一颗* 代表ret-type-pattern 返回值可任意

*..PetStoreFacade.*(..)  代表任意Pacakge里的PetStoreFacade类,和任意方法

(..) 匹配0个参数或者多个参数的,任意类型

(x,..) 第一个参数的类型必须是X
(x,,,s,..) 匹配至少4个参数,第一个参数必须是x类型,第二个和第三个参数可以任意,第四个必须是s类型

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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