springboot 记录 (1--注解)

本文详细解释了Spring框架中@Configuration和@ComponentScan注解的作用及使用方法。通过示例代码介绍了如何利用这些注解进行依赖注入和组件扫描。

  1. @Configuration  
  2. @EnableWebMvc  
  3. @ComponentScan(basePackages = { "com.apress.prospringmvc.bookstore.web" })  
  4. public class WebMvcContextConfiguration extends WebMvcConfigurerAdapter {  
  5.   
  6.     @Override  
  7.     public void addViewControllers(final ViewControllerRegistry registry) {  
  8.         registry.addViewController("/index.htm").setViewName("index");  
  9.     }  
  10. }  

@Configuration 和@ComponentScan注解背后会做什么呢?

@ComponentScan

其实很简单,@ComponentScan告诉Spring 哪个packages 的用注解标识的类 会被spring自动扫描并且装入bean容器。

例如,如果你有个类用@Controller注解标识了,那么,如果不加上@ComponentScan,自动扫描该controller,那么该Controller就不会被spring扫描到,更不会装入spring容器中,因此你配置的这个Controller也没有意义。

类上的注解@Configuration 是最新的用注解配置spring,也就是说这是个配置文件,和原来xml配置是等效的,只不过现在用java代码进行配置了 加上一个@Configuration注解就行了,是不是很方便,不需要那么繁琐的xml配置了,这样基于注解的配置,可读性也大大增高了。


@Target:注解的作用目标
        
        @Target(ElementType.TYPE)   //接口、类、枚举、注解
        @Target(ElementType.FIELD) //字段、枚举的常量
        @Target(ElementType.METHOD) //方法
        @Target(ElementType.PARAMETER) //方法参数
        @Target(ElementType.CONSTRUCTOR)  //构造函数
        @Target(ElementType.LOCAL_VARIABLE)//局部变量
        @Target(ElementType.ANNOTATION_TYPE)//注解
        @Target(ElementType.PACKAGE) ///   

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

 @Retention:注解的保留位置         

      @Retention(RetentionPolicy.SOURCE)   //注解仅存在于源码中,在class字节码文件中不包含
      @Retention(RetentionPolicy.CLASS)     // 默认的保留策略,注解会在class字节码文件中存在,但运行时无法获得,
      @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)  // 注解会在class字节码文件中存在,在运行时可以通过反射获取到

@Document:说明该注解将被包含在javadoc中
 
@Inherited:说明子类可以继承父类中的该注解
 
举例:
        @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    @Target({ElementType.METHOD})
    public @interface AnnatDemo{
        public int value();
    }
以上代码定义了@AnnatDemo注解,作用目标是 用于对方法注解,并且保留在运行时的环境中,我们可以利用反射 获得一个方法上的注解  调用定义的方法,
 
比如@AnnatDemo 作用于以下方法:
public interface IClientProtocolEx extends IProtocol {
  int METHOD_START=0;
  @AnnatDemo(METHOD_START)
   public String say(String person);
}
 
那么可以利用以下代码进行反射:
        Class ipt=IClientProtocalEx.class;
   Method[] mts=ipt.getMethod();
         for(Method mt:mts)
   {
    AnnatDemo ad=mt.getAnnotation(AnnatDemo.class);//如果方法上  没有该注解  则返回null
           int value=ad.value();
       System.out.println("value:"+value);
   }
 
注解是用于建设基础jar包的一部分   项目都有自己的框架,若运用恰当,注解则为其中良好的一部分!


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参考:http://blog.youkuaiyun.com/zsq520520/article/details/55261359
更多注解 请查看上面链接




基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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