注解的一些学习与理解

注解的一些学习与理解

注解

jdk5之后提供了一个特性,和类 接口同级
格式: @interface 注解名{}
作用:

  • 编译检查
  • 替代配置文件
  • 定义注解(元注解:注解上的注解)
  • 分析代码(用到反射)

java中3个注解

@Override:声明该方法是从分类上继承过来的,执行编译期的检查
@SuppressWarnings:抑制警告 值有很多,只需要知道一个 all  抑制所有的警告
@Deprecated:声明 该方法不赞成使用

自定义注解

注解属性:
注解本质就是一个接口,接口中可以有常量和抽象方法
抽象方法在注解中就称之为注解属性

注解属性类型:
基本类型:String、Class、Annotation、Enum:枚举以及以上类型对应的一维数组

注意:一旦注解有属性了,使用注解的时候必须赋值,(除非这个注解属性有默认值)
赋值的格式:@注解名(属性名=属性值)
若注解类型为数组,且只有一个值的时候,可以有两种写法

 1)方式1:属性名 = { 值 }
 2)方式2:属性名=属性值

属性名为value的时候,且只需要为这个value属性赋值的时候,value可以省略

元注解:

元注解:定义在注解上的注解

  1. @Retention 规定注解保留到什么阶段( 值为RetentionPolicy的三个枚举值)
    1)SOURCE:只在代码中保留,在字节码文件中就删除了(检查编译)
    2)CLASS:在代码和字节码文件中保留
    3)RUNTIME:所有阶段都保留(配置文件…)

    @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    public @interface MyTest {
    
    }
  2. @Target 规定注解作用在什么上面(值为ElementType的枚举值)
    1)TYPE:作用在类 接口 等上面
    2)METHOD:作用方法上面
    3)FIELD:作用字段上面
    例:下面的注解就只能用在方法上

    @Target(ElementType.METHOD)
    public @interface MyAnnotation4 {
    }

Spring框架中Bean管理的常用注解

  1. @Component:组件.(作用在类上)

  2. Spring中提供@Component的三个衍生注解:(功能目前来讲是一致的)
    1) @Controller – 作用在WEB层
    2) @Service – 作用在业务层
    3) @Repository – 作用在持久层

    说明:这三个注解是为了让标注类本身的用途清晰,Spring在后续版本会对其增强

  3. 属性注入的注解(说明:使用注解注入的方式,可以不用提供set方法)
    1) 如果是注入的普通类型,可以使用value注解

    @Value          -- 用于注入普通类型
    

    2) 如果注入的是对象类型,使用如下注解

        @Autowired      -- 默认按类型进行自动装配
             如果想按名称注入
        @Qualifier  -- 强制使用名称注入
    

    3)@Resource – 相当于@Autowired和@Qualifier一起使用

        强调:Java提供的注解
        属性使用name属性
    

技术分析之通知类型

  1. 通知类型
    1) @Before – 前置通知
    2) @AfterReturing – 后置通知
    3) @Around – 环绕通知(目标对象方法默认不执行的,需要手动执行)
    4) @After – 最终通知
    5) @AfterThrowing – 异常抛出通知

  2. 配置通用的切入点
    使用@Pointcut定义通用的切入点

    @Aspect
        public class MyAspectAnno {
            @Before(value="MyAspectAnno.fn()")
            public void log(){
                System.out.println("记录日志...");
            }
            @Pointcut(value="execution(public void com.itheima.demo1.CustomerDaoImpl.save())")
            public void fn(){}
        }
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语英语新闻平台上检索,初步锁定德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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