thomaschen2046

firegod2005 2013-09-23 09:17:50
bean.xml
<!-- spring关于AOP面向切面编程的配置 -->
<bean id="logInterceptor" class="thomas.aop.LogInterceptor"></bean>
<aop:config>
<aop:pointcut id="bussinessService" expression="execution(public * thomas.service.*.*(..))"/>
<aop:aspect id="logAspect" ref="logInterceptor">
<!-- <aop:before method="before" pointcut-ref="bussinessService"/> -->
<aop:around method="aroundMethod" pointcut-ref="bussinessService"/>
</aop:aspect>
</aop:config>

import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.springframework.stereotype.Component;

import thomas.log.Logger;

//@Aspect
//@Component
public class LogInterceptor {
//@Pointcut("execution(public * com.bjsxt.service..*.add(..))")
public void myMethod(){};

//@Before("myMethod()")
public void before() {
System.out.println("method before");
}

//@Around("myMethod()")
public Object aroundMethod(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
Logger.info("oooOO Class: " + pjp.getTarget() + " | method: " + pjp.getSignature().getName() + " Start");
Object obj = pjp.proceed();
Logger.info("oooOO Class: " + pjp.getTarget() + " | method: " + pjp.getSignature().getName() + " End");
return obj;
}

}
web.xml
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>classpath:beans.xml</param-value>
</context-param>
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firegod2005 2013-09-25
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Subversive: http://download.eclipse.org/technology/subversive/1.1/update-site/ m2eSubversive: http://repo1.maven.org/maven2/.m2e/connectors/m2eclipse-subversive/0.13.0/N/0.13.0.201302121311/
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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