文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性？原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码？采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类？应用程序和小程序的...
文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL？什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别？数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储...
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？...
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~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别？ JDK：Java Development Kit 的简称，java 开发工具包，...
整理好的MyBatis面试题库，史上最全的MyBatis面试题，...MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生类型、接口和 Java 的 POJO（Plai...
近期总结一一些面试题 都是企业的面试题笔记题 感觉薪资10k下的都会出笔试题 特别高的薪资都是直接技术面试或者是 现场编程 总结很多人的面试题，后期会对于单个知识点再说笔记详细讲解。 ...
相关文章：静态代理和动态代理的区别和联系 一、动态代理与静态代理的区别。 （1）Proxy类的代码被固定下来，不会因为业务的逐渐庞大而庞大； （2）可以实现AOP编程，这是静态代理无法实现的； （3）解耦，如果用在...
前端面试汇总（2020年） 一 大纲 1、前言 2、前端工程化 3、前端设计模式 4、前端安全性问题 ...由于新冠肺炎疫情，现在成天呆在家里，加上也要准备面试，就在家里看面试题...
动态代理和静态代理到底有什么区别，好处在哪里？
问题 在spring中如果在方法上添加了诸如@Transactional、@...当该方法在其他对象中被调用时是可以正常触发代理方法的，然而在本类的方法中调用时却不会，最终调用的还是原始方法。 class Service { public void met...
小甲鱼老师零基础入门学习Python全套资料百度云(包括小甲鱼零基础入门学习Python全套视频+全套源码+全套PPT课件+全套课后题及Python常用工具包链接、电子书籍等）请往我的资源...
PS： Java版本：1.7 数据库：MySQL 框架：Spring + Spring MVC + MyBatis 服务器：Tomcat 前端解析框架：Thymeleaf 开发工具：Idea 2017 版本管理工具：Maven 版本控制工具：GitHub ...一、设计概...
import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; import java.util.ArrayList... * 动态代理:程序运行时,生成一个代理类对象,代替原有的类做事情. ...
一、动态代理与静态代理的区别。 （1）Proxy类的代码被固定下来，不会因为业务的逐渐庞大而庞大； （2）可以实现AOP编程，这是静态代理无法实现的； （3）解耦，如果用在web业务下，可以实现数据层和业务层的分离。 ...
JAVA面试精选【Java基础第一部分】 JAVA面试精选【Java基础第二部分】 JAVA面试精选【Java基础第三部分】 JAVA面试精选【Java算法与编程一】 JAVA面试精选【Java算法与编程二】 ...Java高级工程师—面试(1) ...
自己的理解：生成代理类的时候，根据传的Invocationhandler参数 会在代理类的实现接口的方法里面实现InvocationHandler的invoke（）方法，也就是调用InvocationHandler实现类的invoke方法，然后在InvocationHandler...
package com.mari.proxy;import java.lang.reflect.Constructor; import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; import java.util.ArrayList;...imp
实例理解JDK动态代理和Cglib动态代理及其区别 深入理解设计模式之代理模式 代理商代理化妆品生产理解JDK动态代理 代理商代理汽车制造理解Cglib动态代理
静态代理是代理模式实现方式之一，比较简单，主要分为三个角色...在动态代理中，不需要我们再手动创建代理类，只需要编写一个动态处理器及指定要代理的目标对象实现的接口类型，真正的代理对象由JDK在运行时为我们创建
根据文档,动态代理时传递的第二个参数是一个代理类要实现的接口列表.如果传递的对象不是接口的直接实现类,那么就会报错,可以手动指定. newProxyInstance public static Object newProxyInstance(ClassLoader loader,...
疑惑一：为什么在Spring中我们能像注入普通本地服务JavaBean一样注入远程的Dubbo服务Bean？ 我们知道，Dubbo将服务调用封装成普通的Spring的Bean，于是我们可以像使用本地的Spring Bean一样，来调用远端的Dubbo服务...
四、动态代理的JDK实现原理 4.1核心类/接口 4.2 代理类$Proxy0解析 4.3 动态代理的经典使用五、手写代码模拟JDK动态代理六、参考资料项目源码已经上传，欢迎点击下载~先将自己总结的Java动态代理UML图放在前面，...
静态代理 动态代理 基于JDK的动态代理 基于继承的动态代理
Android 利用 ServiceHook 实现特殊功能
什么是动态代理模式？二者什么关系？具体如何实现？什么原理？如何改进？这即为我们学习一项新知识的正确打开方式，我们接下来会以此展开，让你秒懂。 概念 什么是代理模式 定义：为其他对象提供一种代理以控制...
public interface Person { void eat(); } public class Student implements Person { ...想知道为啥我传的是Student对象，为哈转Student调用eat（）方法会报类型转换异常？转Person就不会有异常！
前端面试锦集
本课程通过讲解Spring Batch的基础知识点以及一些实际的项目示例让大家熟悉如何使用Spring Batch进行大批量数据的同步、处理及转换等。 通过学习本课程大家可以快速的掌握如何使用及优化Spring Batch。
【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）。
微信小程序源码，包含：图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。
