Java动态代理

本文介绍如何使用Java的动态代理技术实现对JDBC Connection接口的增强,通过重写Connection的close方法来演示代理模式的应用。
主要使用了java.lang.reflect中的Proxy类,

方法如下:

static Object newProxyInstance(ClassLoader loader, Class<?>[] interfaces, InvocationHandler h) 

下面是利用JDBC做的测试,类似于重写了Connection的close方法。代码如下:

package com.victor_03;

import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;

import org.junit.Test;

public class MyPool {
    private String url = "jdbc:mysql://192.168.244.144:3306/test";
    private String user = "root";
    private String password = "123456";

    @Test
    public void ProxyTest() throws Exception {
        Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
        final Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
        Connection proxy = (Connection) Proxy.newProxyInstance(
                            conn.getClass().getClassLoader(), //类加载器
                         //目标对象实现的接口,因该Connection本来就是个结果,故使用这种方法,如果目标对象本身是类,则使用方式为:conn.getClass().getInterfaces()
                            new Class[] { Connection.class }, 
                            new InvocationHandler() { //当调用conn对象方法时,自动触发事务处理器

                    @Override
                    public Object invoke(Object proxy, Method method,
                            Object[] args) throws Throwable {

                        Object result = null;
                        String methodName = method.getName();
                        if ("close".equals(methodName)) {
                            System.out.println("开始执行close方法");
                        } else {
                            result = method.invoke(conn, args);
                        }
                        return result;
                    }
                });
        proxy.close();
    }
}

 

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)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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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