通俗解释AOP术语 (新手帖)

本文深入浅出地介绍了AOP(面向切面编程)的基本概念,包括Pointcut、Advice、Joinpoint、Aspect等,并阐述了如何利用这些概念实现方法的增强。
AOP = 我们要在一些方法执行前/执行后/抛出异常时进行一些额外的操作。

为了完成这件事情,需要告诉程序:
1.What? 哪些方法需要进行额外的操作。
2.How? 什么时候进行额外操作?额外操作要做什么?

AOP有一堆令人晦涩的术语,下面按照以上两步来进行解释:
第一步:
我们通过定义一个表达式(Pointcut)来告诉程序,我们需要对那些方法增加额外的操作。
通过这个表达式(Pointcut),我们得到了那些需要增强的方法(Joinpoint)。
第二步:
我们需要告诉程序:这些方法(Joinpoint)需要做怎样的增强(Advice):
1.什么时候进行额外操作?(执行前/执行后/抛出异常时)。
2.额外操作要做什么?


我们把两个步骤定义到一个地方(Aspect).
这两个步骤涉及到的被修改对象我们叫做(Target Object).
完成以上操作的动作我们叫做(Weaving)

下面总结一下:

需要我们关心的:
[b]Pointcut[/b]: 一个表达式,用来找出需要被增强的方法。
[b]Advice[/b]: 这个方法要如何被增强。

概念性的:
Joinpoint: 通过Pointcut找出来的结果。
Aspect: 整个AOP规则的定义。
Target Object: 被修改了的Objects。
Weaving: 执行AOP的过程。

我想这可以帮助初学者理解AOP,当然,我也是初学者,说的不对的地方,欢迎拍砖
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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