Java设计模式——动态代理dynamicProxy

一、动态代理设计图


二、动态代理概述

动态代理是JDK5 提供的一种新特性。其特点在于在程序的运行时刻动态的创建出代理类及其对象,而不像我们使用静态代理时必须在编译之前定义好代理类。在运行时刻,框架帮我们动态的创建出一个实现了多个接口的代理类,每个代理类的对象都会和一个InvocationHandler接口的实现类相关联。当我们调用了代理对象所代理的接口中的方法的时候,这个调用的信息会被传递给InvocationHandler的invoke方法。在 invoke方法的参数中可以获取到代理对象、方法对应的Method对象和调用的实际参数(内部是通过反射来实现的)。 invoke方法的返回值被返回给使用者,至于返回什么值可以由自己来定义,这种做法实际上相当于对方法调用进行了AOP拦截。

三、创建动态代理的步骤

(1)、创建被代理类以及接口。

(2)、创建一个实现接口InvocationHandler的类,它必须实现invoke方法。

(3)、通过Proxy的静态方法newProxyInstance(ClassLoader loader, Class[] interfaces, InvocationHandler h)创建一个代理。

(4)、通过代理来调用方法(此代理实现了被代理类的接口)。

四、实例分析

在userService 中,调用getName()前后加上一句话,如果直接在userService的方法中添加,会破坏源文件,此时可以写个代理对象,当执行getName()方法时,在其前后添加相应的行为。

(1)、创建接口和被代理类。

接口:

package org.wangkeqing.proxy;
public interface UserService {
    public String getName(int id);
    public Integer getAge(int id);
}

被代理类:

package org.wangkeqing.proxy;
public class UserServiceImpl implements UserService {
	@Override
	public Integer getAge(int id) {
		System.out.println("------getAge------");
        	return 10;
	}
	@Override
	public String getName(int id) {
		System.out.println("------getName------");
        	return "Tom";
	}
}

(2)、创建一个实现接口InvocationHandler的类,它必须实现invoke方法。

package org.wangkeqing.proxy;
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
/**
 * 代理类 <br>
 * @author wkq
 */
public class MyInvocationHandler implements InvocationHandler {
	private Object target;
    	MyInvocationHandler() {
        	super();
    	}
    /**
     * 代理类的构造方法 <br>
     * @param target 被代理的类 <br>
     */
    MyInvocationHandler(Object target) {
        super();
        this.target = target;
    }
	@Override
	public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args)throws Throwable {
	//在执行getName()方法前后做些事情
	if("getName".equals(method.getName())){
            System.out.println("method  before " + method.getName() + "-----------");
            Object result = method.invoke(target, args);
            System.out.println("method  after " + method.getName() + "-------------");
            return result;
        }else{
            System.out.println("-------------------------分割线-------------------------------");
            Object result = method.invoke(target, args);
            return result;
        }
	}
}

(3)、 通过Proxy的静态方法newProxyInstance(ClassLoader loader, Class [] interfaces, InvocationHandler h)创建一个代理。通过代理类来调用方法(此代理实现了被代理类的接口)

package org.wangkeqing.proxy;
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Proxy;
public class Main1 {
	public static void main(String[] args) {
	    //获取UserService的实现类实例
	    UserService userService = new UserServiceImpl();
	    //获取代理对象
            InvocationHandler invocationHandler = new MyInvocationHandler(userService);
        //第一个参数为被代理类的类加载器,第二个参数为被代理类的接口,第三个参数为代理对象
        UserService userServiceProxy =
            (UserService)Proxy.newProxyInstance(userService.getClass().getClassLoader(),userService.getClass().getInterfaces(), invocationHandler);
        //通过代理对象调用方法
        System.out.println(userServiceProxy.getName(1));
        System.out.println(userServiceProxy.getAge(1));
	}
}

执行结果如下:

method  before getName-----------
------getName------
method  after getName-------------
Tom
-------------------------分割线-------------------------------
------getAge------
10

可以看出,在执行getName()方法前后都添加了一句话。

五、注意一下两个方法参数

(1)Object  invoke(Object proxy, Method method, Object[] args)    :在代理实例上处理方法调用并返回结果。

invoke方法其实是反射里边的一个方法,在这个方法中有三个参数:

    Ojbect proxy:表示需要代理的对象

    Method method:表示要操作的方法

    Object[] args:method方法所需要传入的参数(可能没有为,null.也可能有多个)

(2) public static Object newProxyInstance (ClassLoader loader, Class<?>[] interfaces, InvocationHandler h)
     该方法返回一个指定接口的代理类实例,该接口可以将方法调用指派到指定的调用处理程序.方法中有三个参数:

参数:

     loader - 定义代理类的类加载器

     interfaces - 代理类要实现的接口列表

     h - 指派方法调用的调用处理程序

   返回:

    一个带有代理类的指定调用处理程序的代理实例,它由指定的类加载器定义,并实现指定的接口。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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