jdk 动态代理

本文通过一个具体的Java动态代理例子,介绍了如何创建一个接口及其实现,并利用动态代理类生成代理对象来调用接口方法。重点讲解了Proxy.newProxyInstance方法的使用。

看一个动态代理的例子
接口:

public interface Hello {
    void sayHello(String name);
}

实现:

public class HelloServiceImpl implements Hello {
    @Override
    public void sayHello(String name) {
        System.out.println(" hello :" + name);
    }
}

代理类:

public class DynamicProxy implements InvocationHandler {

    private Object target;

    public DynamicProxy(Object target) {
        this.target = target;
    }

    public <T> T getProxy() {
        return (T) Proxy.newProxyInstance(target.getClass().getClassLoader(), target.getClass().getInterfaces(), this);
    }

    @Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
        return method.invoke(target.getClass().newInstance(), args);
    }
}

调用:

public class ProxyDemo {
    public static void main(String[] args) {

        Hello hello = new DynamicProxy(new HelloServiceImpl()).getProxy();
        hello.sayHello("peanut");
    }
}

具体的代码实现主要是 Proxy.newProxyInstance方法,该方法传递三个参数

  • ClassLoader loader 加载这个代理类的类加载器。
  • Class<?>[] interfaces 要实现代理的代理对象接口数组
  • InvocationHandler h 动态代理调用的方法
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基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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