Spring框架初体验

一、什么是Spring框架?

Spring是一个开源框架,它由RodJohnson创建。这是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用的是基本的JavaBean来完成以前只可能由EJB完成的事情。然而,Spring的用途不仅仅限于服务器端的开发。从简单性、可测试性和松耦合性的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。

二、初体验Spring框架(为什么要使用Spring框架)

下载地址(Spring FrameWork):http://projects.spring.io/spring-framework/

Spring:





pom.xml配置:

<!-- 引入Spring依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-context</artifactId>
        <version>4.3.10.RELEASE</version>
    </dependency>

在不使用spring框架之前,我们的service层中要使用dao层的对象,不得不在service层中new一个对象。如下:

  1. //dao层对象  
  2. public class UserDao{  
  3.    publicvoid insert(User user){}  
  4. }  
  5.    
  6. //service层对象  
  7. public classUserService{  
  8.    publicvoid insert(User user){  
  9.        UserDaouserdao = new UserDao();  
  10.        userdao.insert(user);  
  11.    }  
  12. }  


存在的问题:层与层之间的依赖。

使用框架后:

  1. //dao层对象  
  2. public class UserDao{  
  3.     publicvoid insert(User user){}  
  4. }  
  5.    
  6. //service层对象  
  7. public classUserService{  
  8.    privateUserDao userdao;  
  9.    
  10.    publicUserDao getUserdao() {  
  11.       returnuserdao;  
  12.    }  
  13.    publicvoid setUserdao(UserDao userdao) {  
  14.       this.userdao= userdao;  
  15.    }  
  16.    
  17.    publicvoid insert(User user){  
  18.       userdao.insert(user);  
  19.    }  
  20.    
  21. }  

service层要用dao层对象需要配置到xml配置文件中,至于对象是怎么创建的,关系是怎么组合的都交给了spring框架去实现。



另附:Eclipse可以下载SpringTools工具更方便

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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