让commons-beanutils支持匿名类的属性

解决commons-beanutils setter getter问题
本文介绍了一个关于commons-beanutils版本1.7在使用setter和getter时遇到的问题及解决方案。作者发现当尝试使用BeanUtils.setProperty设置属性时,出现无法找到相应setter或getter的情况。通过对源代码进行修改,允许获取到更宽泛的类范围并调整方法访问权限,成功解决了该问题。
我用的是最新的1.7的commons-beanutils,主要是垂涎它的nest setter
测试代码:
[code]
Object obj=new Object(){
private String param;
public String getParam(){
return param;
}
public void setParam(String val){
param=val;
}
};
BeanUtils.setProperty(obj, "param", "godie");
assertEquals("godie",BeanUtils.getProperty(obj, "param"));
[/code]
但是这时候出现了错误,找不到setter或者getter
我找了一下,在
org.apache.commons.beanutils.MethodUtils的getAccessibleMethod(Method method)
里面取class的时候取了DeclaringClass
[code]
// If the declaring class is public, we are done
Class clazz = method.getDeclaringClass();
[/code]
将其替换为getClass,再处理一下method的访问权限
[code]
// If the declaring class is public, we are done
Class clazz = method.getClass();
if (!method.isAccessible()) method.setAccessible(true);
[/code]
这样之后测试就通过了。不知道这么弄会不会有什么副作用……
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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