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从源码角度理解Java设计模式——装饰者模式

一、饰器者模式介绍 装饰者模式定义:在不改变原有对象的基础上附加功能,相比生成子类更灵活。 适用场景:动态的给一个对象添加或者撤销功能。 优点:可以不改变原有对象的情况下动态扩展功能,可以使扩展的多个功能按想要的顺序执行,以实现不同效果。 缺点:更多的类,使程序复杂 类型:结构型。 类图: 源码分析中的典型应用 Java I/O 中的装饰者模式 Spring Session 中的装饰者模式 Mybatis 缓存中的装饰者模式 二、给系统添加日志,安全、限流示例 一般系统的安全、日志、限流等业务无关代码可以抽离出来,在Controller前后用切面改造,模板方法模式可以部分解决这个问题: public abstract class BaseAspect { Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BaseCommand.class); public void execute(){ //记录日志 logger.debug("..start.."); //过滤跨站脚本攻击 paramXssAspect(); //限制速率 doRateL...

人工智能起步-反向回馈神经网路算法(BP算法)

人工智能分为强人工与弱人工。 弱人工智能就包括我们常用的语音识别,图像识别等,或者为了某一个固定目标实现的人工算法,如:下围棋,游戏的AI,聊天机器人,阿尔法狗等。 强人工智能目前只是一个幻想,就是自主意识,具有自我成长、创造力的AI。如妇联2里的奥创,各种电影都有这个概念了。 我希望不久的将来能目睹这一奇迹。 不积跬步无以至千里。 先从基础讲起。 目前比较先进的算法理论据我所知应该分成这几大类: 1,深度神经网络 2,生成对抗网络 3,深度强化学习 4,迁移学习 5,循环神经网络 神经元生物原理 100多年前脑部的生物构造被研究出来之后,大家就幻想可以通过模拟神经系统造人了。然后就弄出各种神经网络算法。所以先讲这部分内容,之后理解BP算法会更带感。 神经元是神经网络的基本单位,先贴一张图。 可以看到神经元的主要构造分为3个部分 N个树突+细胞体 +突触 神经元之间的连接是就是树突连接(另一个神经元)的突触。这种首尾相连的结构,N个树突可以连接N个神经元。 信号的传输方式是由N个神经元通过树突传递神经递质,递质上附加了生物电,当生物电累加到一定阙值时就会激发突触发送信号出去。 基本逻...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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