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Spring中的AOP——在Advice方法中获取目标方法的参数

方法中调用切点方法的返回值:原返回值:改变后的参数1 、bb,这是返回结果的后缀 从结果中可以看出:在任何一个织入的增强处理中,都可以获取目标方法的信息。...如果只要访问目标方法的参数,Spring还提供了一种更加简洁的方法:我们可以在程序中使用args来绑定目标方法的参数。..."目标方法的返回结果returnValue = " + returnValue); } } 上面的程序中,定义pointcut时,表达式中增加了args(time, name)部分,意味着可以在增强处理方法...我们在AdviceManager中定义一个方法,该方法的第一个参数为Date类型,第二个参数为String类型,该方法的执行将触发上面的access方法,如下: //将被AccessArgAdviceTest...,注意args参数中后面的两个点,它表示可以匹配更多参数。在例子args(param1, param2, ..)中,表示目标方法只需匹配前面param1和param2的类型即可。

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在python中构造时间戳参数的方法

目的&思路 本次要构造的时间戳,主要有2个用途: headers中需要传当前时间对应的13位(毫秒级)时间戳 查询获取某一时间段内的数据(如30天前~当前时间) 接下来要做的工作: 获取当前日期,如2021...一个简单易懂的例子 按照上面的思路,时间戳参数创建过程如下 `import datetime today = datetime.datetime.now() # 获取今天时间 print("当前日期是...:50:58.543452,对应的时间戳:1639644658543 找一个时间戳转换网站,看看上述生成的开始日期的时间戳是否与原本日期对应 可以看出来,大致是能对应上的(网上很多人使用round()方法进行了四舍五入...,因为我对精度没那么高要求,所以直接取整了) 需要注意的是:timestamp() 方法默认生成的是10位(秒级)时间戳,如果要转换为13位(毫秒级)的话,把结果*1000才行 补充timedelta的几个参数

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    AI换脸无法识别?这里有个方法

    arXiv 作者:Andreas Rossler 等 机器之心编译 参与:路、淑婷 人脸编辑技术的发展和广泛使用引起人们对隐私安全等的担忧,如 DeepFakes 可以实现视频换脸,且逼真程度很高,有时人类都无法分辨真伪...其次,人脸在人类沟通中起核心作用,因为人脸可以强调某个信息,甚至可以传达某个信息。目前的人脸操纵(facial manipulation)方法分为两类:面部表情操纵和面部身份操纵(见图 2)。...进行了用户调查,以评估所用人脸操纵方法的有效性,以及人类观察者在不同视频质量情况下检测伪造图像的能力。...我们证明了使用额外的特定领域知识可以改善伪造检测方法,使其准确性达到前所未有的高度,即使在强压缩的情况下同样如此。通过一系列深入实验,我们量化了经典方法、新型深度学习方法和人类观察者之间的性能差异。...图 7:使用人脸图像伪造的特定领域信息(即人脸追踪),所有使用架构在不同操纵方法上的二分类检测准确率。这些架构在不同的操纵方法上独立训练。 ?

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    机器学习中的参数与非参数方法

    一般来说,这个过程可以是参数化的,也可以是非参数化的。 在今天的文章中,我们将讨论机器学习背景下的参数和非参数方法。此外,我们将探讨它们的主要差异以及它们的主要优点和缺点。...参数化方法 在参数化方法中,我们通常对函数f的形式做一个假设。例如,你可以假设未知函数f是线性的。换句话说,我们假设函数是这样的。...并且这些方法在训练模型时往往效率较低。另外的一个问题是,非参数方法有时可能会引入过拟合,因为由于这些算法更灵活,它们有时可能会以无法很好地泛化到新的、看不见的数据点的方式学习错误和噪声。...总结 在今天的文章中,我们讨论了机器学习背景下的参数化和非参数化方法以及它们的优点和缺点。...尽管参数方法不太灵活并且有时不太准确,但它们在许多用例中仍然有用,因为在更简单的问题中使用非常灵活的非参数方法可能会导致过度拟合。

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    解决IDEA中SpringBoot无法识别.yml文件的问题

    IDEA关于SpringBoot中yml文件一写代码就无法运行问题的解决(yml文件无法被识别的解决) 解决IDEA中SpringBoot无法识别.yml文件的问题 最近学习SpringBoot时,一个小问题困扰了我好几天...就是我一用yml进行配置的时候,springBoot程序就不可以运行了,刚开始是在Test中测试,然后我一直以为是Junit测试的问题。...后来一直找不到解决方法,然后我试着不用Junit测试,才发现整个程序都错了。一直报是yml的问题,可是我咋看语句都没错。...为什么开始想不到是它不能识别呢,1:yml也有代表Spring的叶子符号; 2:当我用yml只配置端口时无错,注入值时才报错,要是直接报错或许还能想到。...若是此方法不能添加的话也可在网上自己下载导入 找到需要下载的插件下载就好了,下载好了不用解压,不管你是哪个版本,找到下面这句话进行导入 重启之后呢在IDEA中打开settings-->Editor--

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    CNN 在语音识别中的应用

    其实 CNN 被用在语音识别中由来已久,在 12、13 年的时候 Ossama Abdel-Hamid 就将 CNN 引入了语音识别中。...一些通用框架如Tensorflow,caffe等也提供CNN的并行化加速,为CNN在语音识别中的尝试提供了可能。 下面将由“浅”入“深”的介绍一下cnn在语音识别中的应用。...由于CNN的输入需要设置l和r两个参数,r设为0,l经过实验10为最优解,后面的实验结果中默认l=10,r=0。...5.9% 的词错率已经等同于人速记同样一段对话的水平,而且这是目前行Switchboard 语音识别任务中的最低记录。这个里程碑意味着,一台计算机在识别对话中的词上第一次能和人类做得一样好。...Google 语音识别性能发展 从近几年google在各类会议上的文章可以看出,google尝试deep CNN的路径主要采用多种方法和模型融合,如Network-in-Network (NiN),Batch

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    声纹识别 | attention在声纹识别中的应用

    最近看了几篇文章,都是关于注意力机制在声纹识别中的应用。然后我主要是把其中两篇文章整合了一下,这两篇文章发表在interspeech 2018/19上。...在传统的说话人嵌入中,帧级特征(frame-level features)是在单个话语的所有帧上平均以形成话语水平特征(utterance-level feature)。...近年来,DNNs可以独立于i-vector框架,单独提取说话人识别特征向量。特别是在短时间的话语条件下,这种方法取得更好的效果。 4....不仅如此,长时间的偏差能够被说话人统计在标准差中。比如结合了注意力机制和标准差提供了协同效应。...因此语音信息可能没有帮助甚至无法使用。 然而在最先进的工作中,这些池化机制分配同等权重和帧级特征。张等人提出了一种注意力模型来对于文本相关的说话人识别应用,结合帧级特征。

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