java 代理

java代理,分两类:
普通代理,动态代理(包括jdk支持的动态代理、以cglib为基础的动态代理)
代理类的用处,主要为在不修改 原类的基础上,方法调用时增加前后处理,对类的功能进行增强。 符合 对修改关闭,对扩展开发的原则

实际应用:spring 的aop;hibernate的jdbc连接管理(在原生jdbc连接的基础上,进行了自动关闭等处理)、事务管理(在jdbc原生statement事务管理的基础上,代理类增强了事务的自动、可配置的管理) ,java的RMI。(待完善)


1 普通代理:

实现相同的接口,代理类包含对象类,代理类方法在对象类方法执行前后进行处理。

例:(后续补充)


2 jdk动态代理

Proxy,InvocationHandler

3 cglib
JDK的动态代理机制只能代理实现了接口的类,而不能实现接口的类就不能实现JDK的动态代理,cglib是针对类来实现代理的,他的原理是对指定的目标类生成一个子类,并覆盖其中方法实现增强,但因为采用的是继承,所以不能对final修饰的类进行代理。

推荐:
http://www.cnblogs.com/jqyp/archive/2010/08/20/1805041.html
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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