使用spring的aop实现权限拦截后出现依赖注入为空的问题,求高手解决,进来看问题详情

Java > Java EE [问题点数:40分,结帖人kkliuqi]
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使用springaop实现权限拦截后出现依赖注入为空问题

java.lang.NullPointerException com.my.web.action.privilege.back.EmployeeManageAction.login(EmployeeManageAction.java:277) com.my.web.action.privilege.back.EmployeeManageAction$$FastClassByCGLIB$$f62

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家有帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的不能再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别?...

Spring详解,Spring配置,如何实现依赖注入以及AOP使用及扩展

3、Spring提供AOP(Aspect-oriented programming)概念的实现方式。 4、Spring提供对持久层(Persistence)、事物(Transcation)的支持。 5、Spring提供MVC Web框架的实现,并对一些常用的企业服务API(A

Spring IOC、AOP以及Spring-Bean循环依赖解决

依赖注入(DI)的三种方式Spring-Bean循环依赖以及解决方式什么是循环依赖Spring怎么解决循环依赖原理Spring单例对象初始化过程三级缓存Spring为什么不使用两级缓存AOP使用AOP的目的AOP使用场景AOP原理Spring AOP...

aop+注解 实现对实体类的字段校验_深入理解spring中的aop和ioc(依赖注入和控制反转)的概念...

前言对于spring的概念,在我们初学编程时都是必学的内容,在学习的过程中可能对于框架的使用有着一定的了解,其实在其框架设计中主要用到的核心组件是bean工厂,bean工厂使用控制反转和依赖注入的(ioc)的方式来降低...

关于 Spring AOP (AspectJ) 你该知晓的一切

【版权申明】未经博主同意,谢绝转载!(请尊重原创,博主保留追究权) ...关于Spring IOC (DI-依赖注入)你需要知道的一切 关于 Spring AOP (AspectJ) 你该知晓的一切本篇是年第一篇博文,由于博主用了不少

Spring面试题集锦(精选)

Spring面试题集锦(精选)1.什么是SpringSpring是一个开源的Java EE开发框架。Spring框架的核心功能可以应用在任何Java应用程序中,但对Java EE平台上的Web应用程序有更好的扩展性。Spring...

SpringAOP实现原理

AOP AOP(Aspect Oriented Programming),即面向切面编程,可以说是OOP(Object Oriented Programming,面向对象编程)的补充和完善。OOP引入封装、继承、多态等概念来建立一种对象层次结构,用于模拟公共行为的...

【SpringBoot-3】切面AOP实现权限校验:实例演示与注解全解

何为AOPAOP的注解详解,AOP使用详例,以上内容尽在本文

Spring的特性AOP依赖注入(DI)、控制反转(IOC) 以及 反射详解(例)

AOP:面向切面 面向对象和面向切面,即从面对一个个的实体,变为面向一个个的过程。 以多个用户对象登录例: 面向对象就是定义多个个user的对象,每个user对象都有登录的功能。...依赖注入(DI)...

【全栈最全Java框架总结】SSH、SSM、Springboot

本系列用来记录常用java框架的基本概念、区别及联系,也记录了在使用过程中,遇到的一些问题解决方法,方便自己查看,也方便大家查阅。 欲速则不达,欲达则欲速! 一、SSH 1、基本概念 SSH框架是JAVA EE中三种...

Spring复习--IoC,AOP以及循环依赖

Spring 概述 Spring 是什么 ​ Spring 是一个轻量级的 IoC 和 AOP 容器框架,是 ...Spring 的 DI(依赖注入) 机制将对象之间的依赖关系交由框架处理,减低组件的耦合性; Spring 提供了 AOP 技术,支持将一些通

spring mvc + spring security 的权限拦截示例

它提供了一组可以在Spring应用上下文中配置的Bean,充分利用了Spring IoC,DI(控制反转Inversion of Control ,DI:Dependency Injection 依赖注入)和AOP(面向切面编程)功能,应用系统提供声明式的安全访问控制...

Spring常见面试题总结(超详细回答)

Spring是一个轻量级的IoC和AOP容器框架。是Java应用程序提供基础性服务的一套框架,目的是用于简化企业应用程序的开发,它使得开发者只需要关心业务需求。常见的配置方式有三种:基于XML的配置、基于注解的配置、...

Java架构学习(二十三)Spring核心技术&SpringIOC&DI&依赖注入&单例模式&SpringAOP&注解注入

SpringIOC和AOP 一、Spring核心技术 Spring核心技术:springIOC、DI、AOP还有事务管理、传播行为。 什么是Spring? 答:spring是一个容器,管理每个bean(对象)与bean(对象)之间的关系。 使用spring来管理。 在...

Java技术简单实现springAOP

这里首先需要复习一下什么是AOP?(不知道或忘记的话是不懂代码的。) AOP(Aspect Oriented Programming),即面向切面编程,可以说是OOP(Object Oriented Programming,面向对象编程)的补充和完善。OOP引入...

spring AOP 实现打印代码执行时间

AOP(Aspect Oriented Programming)称为面向切面编程,在程序开发中主要用来解决一些系统层面上的问题,比如日志,事务,权限等待,Struts2的拦截器设计就是基于AOP的思想,是个比较经典的例子。 在不改变原有的...

8.Spring Aop拦截器、过滤器的区别

Spring Aop拦截器、过滤器的区别Filter过滤器:拦截web访问url地址。Interceptor拦截器:拦截以.action结尾的url,拦截Action的访问。Spring AOP拦截器:只能拦截Spring管理Bean的访问(业务层Service) -------...

3.Spring AOP的底层实现技术及源码解析

Spring AOP的底层实现技术三、Spring AOP的实现我们来试着看看能不能理解SpringAOP底层的实现原理。3.1 Spring AOP的几个概念Spring AOP中的几个基本概念,每次学习AOP都被这几个概念折腾的很不爽,我们在这里再把这...

Spring AOP三种拦截方式举例详解

Spring AOP不仅允许使用XML文件配置目标方法,ProxyHandler也允许使用依赖注入管理,Spring AOP提供了更多灵活的选择。 在下面Spring AOP的示例中,InvocationHandler采用动态配置,需要增加的方

Spring Framework中IOC&AOP手动模拟实现;基于责任链模式的AOP拦截器链;IOC循环依赖的递归处理法;

博文说明: 往期有一篇博文是关于手动模拟实现IOC的,这期在此基础上融合了AOP部分...Spring AOP(面向切面编程)的目的是在程序开发中,为了解决一些系统层面上的问题,比如做日志、权限管理等等的事务管理问题而...

Spring Aop拦截器、过滤器的区别

Filter过滤器:拦截web访问url地址。...Spring AOP拦截器:只能拦截Spring管理Bean的访问(业务层Service) ---------------------------------------------------------------------------- Spring A...

spring aop 必须的包 及里面用到的东西_进大厂必问的Spring知识点,2020最新整理...

Spring是一个轻量级Java开发框架,最早有Rod Johnson创建,目的是为了解决企业级应用开发的业务逻辑层和其他各层的耦合问题。它是一个分层的JavaSE/JavaEE full-stack(一站式)轻量级开源框架,开发Java应用程序...

Spring框架的AOP和IOC实现原理分析

答:spring能够很好的和各大框架整合,spring通过IOC容器管理了对象的创建和销毁 工厂模式(设计模式),在使用hiberna丶mybatis的时候,不用每次都编写提交事务的代码,可以使用springAOP来管理事务。 什么是AOP...

ssm框架知识点

**ssm框架知识点(spring +springmvc+mybatis)** 第一章 【思考题】 1、 请简述Spring框架的优点。 2、 请简述什么是Spring的IoC和DI。。 【答案】 1、Spring框架的优点如下: (1)非侵入式设计:Spring是一种非...

SpringBoot加了拦截后出现的跨域问题解析

但随着业务代码的编写,做了token会话保持的检验,添加了拦截,再次出现了跨域问题。很纳闷,讲理说后台已经允许了跨域请求,之前的测试也证明了这一点,那什么又突然出现了跨域拦截问题呢? 2.前言 前端Vue中...

Spring AOP核心

AOP用于实现应用中的横切关注点(crosscutting concerns) 。 横切关注点是指与正常业务逻辑紧耦合的其它逻辑,例如日志、权限等等。 通过AOP,可以将不同的关注点模块化,然后应用到不同的业务逻辑中,达到复用和...

shiro

简介 ...shiro权限的操作粒度能控制在路径及按钮上,数据粒度通过sql实现。Shrio简单够用。至于OAuth,OpenID 站点间统一登录功能,现如今单点登录很多已经通过cookies实现。因此Shiro完全能够...

水一下:Spring boot AOP 实现身份验证和统一日志管理

基本学过spring的都知道,spring的两大特性:IOC和DI IOC: 英文名称:inversion of controller,中文名:控制反转,大意是在创建对象的过程或者创建...DI: 英文名称:dependency injection,中文名:依赖注入,spri...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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