aop

本文深入解析了面向切面编程(AOP)中的拦截机制,包括切入点、增强设计和通知器的实现过程,并详细阐述了动态代理技术在AOP实现中的应用。通过配置代理工厂和通知器链,文章揭示了如何对方法调用进行预处理和后处理,以实现业务逻辑的解耦和灵活扩展。

一个AOP的“拦截”,基本包含
三个方面:
1、切入点 pointcut :现象pointcut接口的public ClassFilter getClassFilter()【返回一个实现了ClassFilter.match方法的类】,public MethodMatcher getMethodMatcher()方法【返回一个实现了MethodMatcher.match方法的类】
2、增强设计 Advice : 实现MethodInterceptor接口的public Object invoke(MethodInvocation methodInvocation)方法,methodInvocation.proceed()则反射为target的方法执行。
3、通知器 Advisor :把pointcut和Advice结合起来(作为Advisor的属性)

在AOP的实现中,使用的主要技术是动态代理(ProxyFactoryBean)。

代理方式:常见两种 JDK的proxy方式或者是CGLIB方式

配置:
配置一个proxyFactoryBean需要设定
target(目标代理对象)和interceptorNames(通知器)。还有proxyInterface(目标代理对象的接口类)。

实现的过程:
代理会生成一个接口和目标代理对象target一致的代理对象proxy,它同样实现了target的方法doSomething。
这样对目标对象的调用,就被代理对象“浑水摸鱼”给拦截处理,
然后根据配置的属性Before、After、Around,对方法进行处理。
preOperation+doSomething+postOperation


代码流程:
proxyFactoryBean通过getBean生产上述的bean。
getBean中(区分singleton和prototype形式),首先对通知器链进行初始化,装载通知器(getBean的形式)

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值