01javaBean注入配置文件值

根据配置文件自动构造Bean类 自动构造Java的Bean类,暂时仅支持定义包名、类名、带参构造方法、成员变量及其对应的get和set方法,同eclipse里面该项功能,不过本项目是通过配置文件实现,可以根据自己的需要进行拓展,平时用起来省时省力。 立即下载

application.yml

server:
	prot:8080
person:
	name:xiaoming
	age:15
	maps:{k1: v1,k2: v2}
	lists:
		- xiaohua
		- xiaoqiang
	dog:
		name:xiaogou
		age:5

(prefix = “person”)意思是配置文件中那个节点下面的所有属性进行映射
@ConfigurationPrroperties(prefix = “person”)此处要获取配置文件中preson中的值(prefix = “person”)配置"person"前缀,

@ConfigurationPrroperties(prefix = "person")
public class Person{
	private String name;
	private Integer age;
	private Map<String,Object> maps;
	private List<Object> lists;
	private Dog dog;
}

在这里插入图片描述导入它(配置文件处理器)以后在编写配置文件是会有提示, 若没有提示,可以尝试重启springboot

@ConfigurationPrroperties这个要起作用当前当前类必须是spring容器中的组件,只有这个组件是容器中的组件,才能使用容器提供的功能。
@Component通过这个将组件加入的容器

@Component
@ConfigurationPrroperties(prefix = "person")
@Validated//数据校验
public class Person{
	@Email //此属性必须包含@符合
	private String name;
}

上面同过@ConfigurationPrroperties
下面同过@Value("${person.name}")获取需要将此注解写到属性上方
两者区别
在这里插入图片描述
@ConfigurationPrroperties(prefix = “person”)
这个只能获取到全局配置文件中的值
通过@PopertySource(value = {“classpath:person.properties”})获取到指定文件的配置
在这里插入图片描述

【图像超分】论文精读:Residual Dense Network for Image Super-Resolution(RDN) 一个非常深的卷积神经网络 (CNN) 最近在图像分类 (SR) 方面取得了巨大成功,并提供了分层特征。然而,大多数基于深度 CNN 的 SR 模型没有充分利用原始低分辨率 (LR) 图像中的层次特征,从而实现相对较低的性能。在本文中,我们提出了一种新的残差密集网络(RDN)来解决图像SR中的这个问题。我们充分利用所有卷积层的分层特征。具体来说,我们提出了残差密集块(RDB)通过密集连接的卷积层提取丰富的局部特征。RDB 进一步允许将前一个 RDB 的状态与当前 RDB 的所有层直接连接,从而产生连续的内存 阅读详情

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