CGLib动态代理实现

在以前学习JDK的动态代理时,了解到JDK动态代理是必须基于接口实现的,没有接口的话就不能使用JDK的动态代理,为代码添加新的应用逻辑。为了解决这个问题,可以使用CGLib动态代理。
下面就用CGLib动态代理实现一个简单的例子。在开始之前需要导入CGLib的jar包,这个jar包在Spring中可以找到,我导入的是cglib-nodep-2.1.3.jar。
一,首先,定义一个Person类:

package com.lyg.proxy;

public class Person {

public void print(){
System.out.println("Person's print method!");
}
}

二,定义一个代理类

package com.lyg.proxy;

import java.lang.reflect.Method;

import net.sf.cglib.proxy.Callback;
import net.sf.cglib.proxy.Enhancer;
import net.sf.cglib.proxy.MethodInterceptor;
import net.sf.cglib.proxy.MethodProxy;
import net.sf.cglib.proxy.NoOp;

public class PersonCglib implements MethodInterceptor{

private Object object;

public Object getInstance(Object object){
this.object = object;
Enhancer enhancer = new Enhancer();

enhancer.setSuperclass(this.object.getClass());
//设置回调方法
enhancer.setCallback(this);
//enhancer.setCallbacks(new Callback[]{this,NoOp.INSTANCE});
//返回创建的代理对象
return enhancer.create();
}
@Override
public Object intercept(Object object, Method method, Object[] args,
MethodProxy proxy) throws Throwable {
// TODO Auto-generated method stub
//加入方法处理前逻辑
System.out.println("----Before print------");
proxy.invokeSuper(object, args);
//加入方法处理后逻辑
System.out.println("----After print-------");
return null;
}

}

三 定义一个测试类

package com.lyg.proxy;

public class TestPersonCglib {

/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
PersonCglib pc = new PersonCglib();
Person person = (Person) pc.getInstance(new Person());
person.print();
}

}

四 输出结果
----Before print------
Person's print method!
----After print-------
可以看到在执行Person类中的print方法前后,加入了新的逻辑,实现了一个简单的动态代理。
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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