spring-210724-10--IOC容器--Bean管理-bean的声明周期

spring-210730-03---Spring5新功能-Webflux-响应式编程-Reactor实现&操作符 spring-210730-03—Spring5新功能-Webflux-响应式编程-Reactor实现&操作符 Reactor有两个核心类,Mono和Flux 操作符 Reactor演示 引入依赖 TestReactor.java Reactor有两个核心类,Mono和Flux 响应式编程操作中,Reactor是满足Reactive规范框架。 Reactor有两个核心类,Mono和Flux,这两个类实现了接口Publisher,提供了丰富的操作符。 1) Flux对 阅读详情

spring-210724-10–IOC容器–Bean管理-bean的声明周期


生命周期

生命周期:从创建到销毁。
bean生命周期(五步):
	1. 通过构造器创建bean实例(无参构造)
	2. 为bean的属性设置值和对其他bean的应用(调用set方法)
	3. 调用bean的初始化的方法(需要进行配置初始化的方法)
	4. bean就可以使用(获取到了对象)
	5. 当容器关闭时,调用bean的销毁方法(需要进行配置销毁的方法)
bean的后置处理器(bean的生命周期是7步):
	1. 通过构造器创建bean实例(无参构造)
	2. 为bean的属性设置值和对其他bean的应用(调用set方法)
	
	3. 把bean实例传递给bean后置处理器方法,postProcessBeforeInitialization()方法
	4. 调用bean的初始化的方法(需要进行配置初始化的方法)
	5. 把bean实例传递给bean后置处理器方法,postProcessAfterInitialization()方法
	
	6. bean就可以使用(获取到了对象)
	7. 当容器关闭时,调用bean的销毁方法(需要进行配置销毁的方法)


实现:
	创建类,需要实现 BeanPostProcessor接口

生命周期演示

Orders.java

package com.bgy.spring.bean;

public class Orders {

    private String oname;

    public Orders() {
        System.out.println("第一步,执行无参构造创建bean实例");
    }

    public void setOname(String oname) {
        this.oname = oname;
        System.out.println("第二步,执行set方法设置属性值");
    }


    // 初始化方法(需手动配置)
    public void initMethod(){
        System.out.println("第三步,执行初始化方法");
    }

    // 销毁方法(需手动配置)
    public void destroyMethod(){
        System.out.println("第五步,执行销毁方法");
    }
}

lifecyclebean.xml(五步)

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">

    <bean id="orders" class="com.bgy.spring.bean.Orders" init-method="initMethod" destroy-method="destroyMethod">
        <property name="oname" value="bgy"></property>
    </bean>
</beans>

MyBeanPost.java(后置处理器,七步)

package com.bgy.spring.bean;

import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.beans.factory.config.BeanPostProcessor;

public class MyBeanPost implements BeanPostProcessor {
    @Override
    public Object postProcessBeforeInitialization(Object bean, String beanName) throws BeansException {
        System.out.println("在初始化执行之前执行的方法");
        return bean;
    }

    @Override
    public Object postProcessAfterInitialization(Object bean, String beanName) throws BeansException {
        System.out.println("在初始化执行之后执行的方法");
        return bean;
    }
}

lifecyclebean02.xml(后置处理器,七步)

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">

    <bean id="orders" class="com.bgy.spring.bean.Orders" init-method="initMethod" destroy-method="destroyMethod">
        <property name="oname" value="bgy"></property>
    </bean>

    <!--
        配置后置处理器
        它会为每个bean都配置上这个后置处理器
    -->
    <bean id="myBeanPost" class="com.bgy.spring.bean.MyBeanPost"></bean>
</beans>

TestLifeCycle.java

import com.bgy.spring.bean.Orders;
import org.junit.Test;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

public class TestLifeCycle {

    /**
     * 测试五步声明周期
     */
    @Test
    public void test01(){

        // 1. 加载spring配置文件
//        ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("lifecyclebean.xml");
        ClassPathXmlApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("lifecyclebean.xml");

        // 2. 通过配置文件创建bean实例
        Orders orders = applicationContext.getBean("orders", Orders.class);

        System.out.println("第四步,获取创建bean实例对象");
        System.out.println(orders);

        // 手动销毁bean实例
        applicationContext.close();

//    最终输出:
//        第一步,执行无参构造创建bean实例
//        第二步,执行set方法设置属性值
//        第三步,执行初始化方法
//        第四步,获取创建bean实例对象
//        com.bgy.spring.bean.Orders@74ad1f1f
//        第五步,执行销毁方法
    }


    /**
     * 测试七步声明周期
     */
    @Test
    public void test02(){

        // 1. 加载spring配置文件
//        ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("lifecyclebean02.xml");
        ClassPathXmlApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("lifecyclebean02.xml");

        // 2. 通过配置文件创建bean实例
        Orders orders = applicationContext.getBean("orders", Orders.class);

        System.out.println("第四步,获取创建bean实例对象");
        System.out.println(orders);

        // 手动销毁bean实例
        applicationContext.close();

//    最终输出:
//      第一步,执行无参构造创建bean实例
//      第二步,执行set方法设置属性值
//      在初始化执行之前执行的方法
//      第三步,执行初始化方法
//      在初始化执行之后执行的方法
//      第四步,获取创建bean实例对象
//      com.bgy.spring.bean.Orders@69b0fd6f
//      第五步,执行销毁方法
    }
}

spring-210729-03---Spring5新功能-整合JUnit5单元测试 spring-210729-03—Spring5新功能-整合JUnit5单元测试 测试Junit4 测试Junit5 Spring5支持整合JUnit5 第一步:引入Spring相关的依赖 第二步:创建测试类,使用注解方式完成 测试Junit4 TestJunit4.java import com.bgy.spring.service.UserService02; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import o 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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spring-210727-01—AOP-基本概念&底层原理 什么是AOP 底层原理 什么是AOP AOP为Aspect Oriented Programming的缩写,意为:面向切面编程。 通过预编译方式和运行期间动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。 AOP是OOP的延续,也是Spring框架中的一个重要内容,是函数式编程的一种衍生范型。 利用AOP可以对业务逻辑的各个部分进行隔离,从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低,提高程序的可重用性,同时提高了开发的效率。 不通过修改源代码的

白光一的博客 211

【项目推荐】基于 SpringBoot3 + Spring AI 的游泳馆管理系统:Agent + RAG + Function Calling 一次学全

它不是玩具 Demo,而是一个「业务 + AI」双主线交织的真实系统——预约业务在跑,AI 客服在旁边实时查库作答,两条线通过 Function Calling、RAG、站内消息串成一体。面试官问「你做过什么 AI 项目」时,你能从业务场景讲到架构取舍,从 RAG 切分参数讲到降级兜底——这和「我调了一下 ChatGPT 的 API」是完全不同的两个段位。项目已包含完整的建表 SQL、初始化数据、部署文档,克隆下来就能跑。获取方式:见文末说明 / 后台回复关键词获取。—— 完 ——

深耕开发,专注编程实战。分享源码解析、项目搭建、问题排查笔记,沉淀技术,持续更新。 347

InnoDB 内存结构总览:Change Buffer、AHI 与 Log Buffer

本文系统梳理InnoDB内存结构中的ChangeBuffer、Adaptive Hash Index(AHI)与LogBuffer。ChangeBuffer缓存二级索引页不在内存时的变更,减少随机IO,仅在页加载时合并;聚簇索引修改立即执行,因数据本身不可延后。AHI基于高频等值查询自动构建哈希索引,加速定位,仅支持等值操作。LogBuffer为redo log内存缓冲,配合磁盘日志实现崩溃恢复。三者均服务于性能优化,其中ChangeBuffer与AHI共享BufferPool空间,而LogBuffer独立

bksczm的博客 284

V8 机制、手写核心函数与 TypeScript 类型体操

或固定初始化(如数组先定长、对象先给全字段)保持类型与形状稳定;这些都比"换框架"更基础。只能处理纯数据(丢函数、Date、RegExp、循环引用报错)。生产级深拷贝要处理:原始值短路、循环引用、V8(Chrome / Node 的 JS 引擎)不是"解释一行跑一行"那么简单,它用。图:V8 执行流程——解释执行 + 热点优化,优化失败会 Deopt 回退。JS 内存自动管理,但"自动"不等于"不会漏"。是"固定间隔最多执行一次"。手写 Promise 是"懂异步"的试金石。是"停下后才执行最后一次",

qq_38468358的博客 346
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白光一
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