Dubbo扩展设计的学习(一):了解javaSPI

本文介绍了Java SPI(Service Provider Interface)机制的基本概念及其在JDK 1.6及以后版本中的应用。通过实例演示了如何定义扩展点接口、实现扩展点,并通过ServiceLoader加载扩展实现类。

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http://www.myexception.cn/program/1355384.html,这个博客写的很不错,我自己整理一下转换成自己的认识

Dubbo支持第三方厂商扩展各个可以扩展的组件,比如Protol等等,Dubbo实际是基于javaSPI实现的,我们先学习javaSPI。

一、.javaSPI是jdk1.6后才支持的。

二、.实现javaSPI步骤:

          1.定义扩展点接口,假设全限定名为:com.xiaoshua1.study.spi.spiTest

           2.实现扩展点,假设全限定名为:com.xiaoshua1.study.spiImpl.spiTestImp

          3.新建文件  META-INF/services/com.xiaoshua1.study.spi.spiTest  ,编辑内容为:com.xiaoshua1.study.spiImpl.spiTestImp,指定了spiTest这个扩展点的实现,如果有多个则以换行分隔

  4.

ServiceLoader<MessageService> serviceLoader = 
				ServiceLoader.load(MessageService.class);
		for(MessageService service : serviceLoader) {
			System.out.println(service.getMessage());
		}
使用ServiceLoader 加载扩展实现类,

       

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种新的预测工具方法;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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