设计模式 -- (代理模式)

JS设计模式之代理模式 Star这个类就是明星,StarProxy这个类就是明星经纪人,假如我们是商家,现在我们想请这个明星来参加我们的活动,我们开始和经纪人谈价格,talk出价1w,此时经纪人会做一个判断,如果价格大于等于1w,这个活动就比较适合,可以参加,代理就会去通知明星演出,如果小于1w的话,就不会,这个就是简单的代理模式,我们要访问明星,需要经过经纪人(也就是代理),才能去访问。其实就是给一个对象提供一个代理,如果要访问这个对象必须经过这个代理,先说,这个模式的优点是什么。 阅读详情

代理模式:

         代理模式也是对开闭原则的一种实现,在不动源代码的情况下对功能扩展,通过代理对象 对目标对象的封装,很好的隐藏了目标对象,并对原功能进行了一次售前售后工作; spring aop 就是很典型的代理模式

         静态代理模式:

   

// 目标对象和代理对象实现同一个接口
interface Interface01{
    void fun01();
}
// 目标对象
class TargetClass implements Interface01{

    @Override
    public void fun01() {
        System.out.println("执行目标对象函数");
    }
}
// 代理对象
class ProxyClass implements Interface01{
   // 目标对象
    private TargetClass targetClass ;
   // 有参构造器(传入一个目标对象的实例)
    public ProxyClass(TargetClass targetClass) {
        this.targetClass = targetClass;
    }
    // 执行方法
    @Override
    public void fun01() {
        System.out.println("执行前***");
        targetClass.fun01();
        System.out.println("执行后***");
    }
}

   动态代理:

        由于静态代理每次都需要一个代理类,所以出现了动态代理,动态创建代理类

      j'd'k 支持的动态代理: jdk的动态代理是基于接口的,要求目标类必须实现一个接口,但实际上并不是所有的类都有接口

public class TestDynamicProxy {
    public static void main(String[] args) {
        MyInvocationHandler myInvocationHandler = new MyInvocationHandler(new TargetDncymicClass());
        // 获取代理对象
        Interface02 proxy = (Interface02) myInvocationHandler.getProxy();
        proxy.fun02();
    }
}
// 接口
interface  Interface02{
      void fun02();
}
// 目标类
class TargetDncymicClass implements Interface02{

    @Override
    public void fun02() {
        System.out.println("TargetDncymicClass...");
    }
}
// invocationHandler
class MyInvocationHandler implements InvocationHandler{
    private Object target;
    // 传入目标对象
    public MyInvocationHandler(Object target) {
        this.target = target;
    }
    @Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
        System.out.println("执行前。。");
        // 执行目标方法
        Object object = method.invoke(target, args);
        System.out.println("执行后。。");
        return object;
    }
    // 获取生成的代理对象
    public Object getProxy() {
        // 参数1 类加载器,参数2 目标类的所有实现接口, 参数3 InvocationHandler
        return Proxy.newProxyInstance(this.getClass().getClassLoader(),
                target.getClass().getInterfaces(),
                this);
    }
}

Cglib :

   cglib实现的动态代理,不要求目标类实现接口,底层采用asm字节码生成代理类的字节码

// 定义目标类
class TargetCglibClass{
// 目标方法
    public void test() {
        System.out.println("TargetCglibClass...");
    }

// methodInterceptor 方法拦截器
class MyMethodInterceptor implements MethodInterceptor{

    @Override
    public Object intercept(Object o, Method method, Object[] objects, MethodProxy methodProxy) throws Throwable {
        System.out.println("执行前。。");
        // 执行目标方法
        Object object = methodProxy.invokeSuper(o, objects);
        System.out.println("执行后。。");
        return object;
    }
}

//测试
  public static void main(String[] args) {
        Enhancer enhancer = new Enhancer();
        enhancer.setSuperclass(TargetCglibClass.class);
        enhancer.setCallback(new MyMethodInterceptor());
        TargetCglibClass o = (TargetCglibClass) enhancer.create();
        o.test();
    }

 

jdk和cglib动态代理实现的区别

1、jdk动态代理生成的代理类和委托类实现了相同的接口;
2、cglib动态代理中生成的字节码更加复杂,生成的代理类是委托类的子类,且不能处理被final关键字修饰的方法;
3、jdk采用反射机制调用委托类的方法,cglib采用类似索引的方式直接调用委托类方法;

个人信息保护合规审计人员(中级)能力测试试卷 本文是关于个人信息保护合规审计的考试指南,包含选择题、判断题、简答题和案例分析题。选择题考察《个人信息保护法》的关键条款,如敏感信息处理、跨境传输、委托处理等合规要求。判断题测试对个人信息处理规则的理解,如撤回同意、公开信息处理等。简答题要求阐述审计流程、个人权利、委托处理义务等内容。案例分析题以互联网企业为例,分析违规行为并提出整改建议,涉及数据收集、第三方共享、自动化决策等问题。全文旨在帮助中级审计人员掌握个人信息保护的法律规定和审计实务,提升合规审计能力。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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