Spring 知识

本文深入探讨了Spring框架的两大核心特性:控制反转(IoC)和面向切面编程(AOP),并详细解释了IoC如何通过解耦Service层和DAO层实现对象管理,以及AOP如何提供横切关注点的解决方案。

1、ioc 控制反转

2、aop 面向切面

3、管理事务

3、框架应用

 

1、ioc 控制反转 inversion of control

(1)对象由原来程序本身创建,变为了程序接收对象;

(2)程序员主要精力集中于业务实现

(3)实现了service 和dao的解耦工作,Service层和dao层实现了分离,没有直接依赖关系;

(4)如果dao的实现发生改变,应用程序本身不用改变。

如果没有Spring ,则private UserDao userDao =  new UserDaoMysqlImpl(),

(1)对象由原来程序本身创建,变为了程序接收对象;

 

2、bean就是java对象,由Spring容器创建的。

原来对象是谁创建的?对象属性是怎么设置的?

对象是有Spring容器创建的。对象属性是Spring容器来设置的。

这个过程就叫控制反转:

控制的内容:指谁来控制对象的创建;传统的应用程序对象的创建是由程序本身控制的。

使用Spring后,是由Spring来创建对象的。

反转:正转指程序来创建对象,反转指程序本身不去创建对象,而变为被动接收的对象。

总结:以前对象是由程序本身来创建,使用Spring后,程序变为被动接收Spring创建好的对象。

控制反转---依赖注入

beans.xml

3、

 

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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