系列十三、SpringBoot的自动配置原理分析

本文详细介绍了SpringBoot的强大之处在于其自动配置原理,包括启动类上的@SpringBootApplication注解、@EnableAutoConfiguration的启用、@Import注解的使用、AutoConfigurationImportSelector的选择器机制以及spring.factories文件在自动配置过程中的作用。

一、概述

        我们知道Java发展到现在功能十分的强大,生态异常的丰富,这里面离开不了Spring及其家族产品的支持,而作为Spring生态的明星产品Spring Boot可以说像王者一般的存在,那么的耀眼,那么的光彩夺目!那么它凭什么这么强大呢? 这就不得不说到Spring Boot的自动配置原理了,可以这么说,Spring Boot之所以这么强大,就是因为有自动配置的加持它才这么强大的,那么它的自动配置原理是怎样的呢?请看下图分析:

二、原理

        1、SpringBoot有一个主启动类,主启动类上标注了@SpringBootApplication注解,而@SpringBootApplication又是一个复合注解,引入了@EnableAutoConfiguration注解(负责开启自动配置功能);

        2、@EnableAutoConfiguration引入了@Import注解

        3、Spring容器启动会加载IOC容器,加载IOC容器时会解析@Import注解;

        4、@Import注解导入了一个AutoConfigurationImportSelector(实现了延迟导入选择器,会使SpringBoot的自动配置类的加载顺序在最后,这样方便我们覆盖和扩展);

        5、读取所有/META-INF/spring.factories中的文件信息;

6、过滤出所有xxxAutoConfiguration类型的类

7、最后再通过@ConditionalOnXXX排除无效的自动配置类

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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