Spring5源码3-BeanDefinition

Echats-wordcloud 文字云图的踩坑点【Unknown series wordCloud】 一直都是报 【ECharts Unknown series wordCloud】这玩意可能要刷脸,祝你好运吧~ 阅读详情

1. BeanDefinition

BeanDefinition在spring中贯穿始终,spring要根据BeanDefinition对象来实例化bean,只有把解析的标签,扫描的注解类封装成BeanDefinition对象,spring才能实例化bean

beanDefinition主要实现类:

  • ChildBeanDefinition
  • GenericBeanDefinition
  • RootBeanDefinition

2. ChildBeanDefinition

ChildBeanDefinition 是一种 BeanDefinition,它可以继承它父类的设置,即 ChildBeanDefinition 对 RootBeanDefinition 有一定的依赖关系。

ChildBeanDefinition 从父类继承构造参数值,属性值并可以重写父类的方法,同时也可以增加新的属性或者方法。(类同于 java 类的继承关系)。若指定初始化方法,销毁方法或者静态工厂方法,ChildBeanDefinition 将重写相应父类的设置。 depends on,autowire mode,dependency check,singleton,lazy init 一般由子类 自行设定。

3. GenericBeanDefinition

从 spring 2.5 开始,提供了一个更好的注册 BeanDefinition 类 GenericBeanDefinition,它支持动态定义父依赖,方法是 GenericBeanDefinition.setParentName(java.lang.String),GenericBeanDefinition 可以有效的替代 ChildBeanDefinition 的绝大分部使用场合。

GenericBeanDefinition 是一站式的标准 BeanDefinition,除了有指定类、可选的构造参数值和属性参数这些其它 BeanDefinition 也有的特性外,它还具有通过 parenetName 属性来灵活设置 parent BeanDefinition。

通常, GenericBeanDefinition 用来注册用户可见的 BeanDefinition(可见的 BeanDefinition 意味着可以在该类 BeanDefinition 上定义 post-processor 来对 bean 进行操作,甚至为配置 parent name 做扩展准备)。RootBeanDefinition / ChildBeanDefinition 用来预定义具有 parent/child 关系的 BeanDefinition。

4. RootBeanDefinition

一个 RootBeanDefinition 定义表明它是一个可合并的 BeanDefinition:即在 spring beanFactory 运行期间,可以返回一个特定的 bean。RootBeanDefinition 可以作为一个重要的通用的 BeanDefinition 视图。

RootBeanDefinition 用来在配置阶段进行注册 BeanDefinition。然后,从 spring 2.5 后,编写注册 BeanDefinition 有了更好的的方法:GenericBeanDefinition。 GenericBeanDefinition 支持动态定义父类依赖,而非硬编码作为 root BeanDefinition。

5. GenericBeanDefinition创建实例

创建实体类UserClass

public class UserClass {

    private String username;

    public String getUsername() {
        return username;
    }

    public void setUsername(String username) {
        this.username = username;
    }
}

创建实现类BeanDefinitionTest,实现BeanDefinitionRegistryPostProcessor接口

@Component
public class BeanDefinitionTest implements BeanDefinitionRegistryPostProcessor {
    @Override
    public void postProcessBeanDefinitionRegistry(BeanDefinitionRegistry registry) throws BeansException {
        GenericBeanDefinition genericBeanDefinition = new GenericBeanDefinition();
        genericBeanDefinition.setBeanClass(UserClass.class);
        MutablePropertyValues propertyValues = genericBeanDefinition.getPropertyValues();
        propertyValues.addPropertyValue("username", "fisher");
        registry.registerBeanDefinition("UserClass", genericBeanDefinition);
    }

    @Override
    public void postProcessBeanFactory(ConfigurableListableBeanFactory beanFactory) throws BeansException {

    }

}

测试方法

public void test3() {
    ApplicationContext applicationContext = new AnnotationConfigApplicationContext("spring.xml");
    UserClass userClass = (UserClass)applicationContext.getBean("UserClass");
    System.out.println("UserClass-->" + userClass.getUsername());
}

查看打印

6. BeanDefinition中的属性

  • (1)id:Bean的唯一标识名。它必须是合法的XMLID,在整个XML文档中唯一。

  • (2)name:用来为id创建一个或多个别名。它可以是任意的字母符合。多个别名之间用逗号或空格分开。

  • (3)class:用来定义类的全限定名(包名+类名)。只有子类Bean不用定义该属性。

  • (4)parent:子类Bean定义它所引用它的父类Bean。这时前面的class属性失效。子类Bean会继承父类Bean的所有属性,子类Bean也可以覆盖父类Bean的属性。注意:子类Bean和父类Bean是同一个Java类。

  • (5)abstract(默认为false):用来定义Bean是否为抽象Bean。它表示这个Bean将不会被实例化,一般用于父类Bean,因为父类Bean主要是供子类Bean继承使用。

  • (6)singleton(默认为true):定义Bean是否是Singleton(单例)。如果设为“true”,则在BeanFactory作用范围内,只维护此Bean的一个实例。如果设为“flase”,Bean将是Prototype(原型)状态,BeanFactory将为每次Bean请求创建一个新的Bean实例。

  • (7)lazy-init(默认为“default”):用来定义这个Bean是否实现懒初始化。如果为“true”,它将在BeanFactory启动时初始化所有的SingletonBean。反之,如果为“false”,它只在Bean请求时才开始创建SingletonBean。

  • (8)autowire(自动装配,默认为“default”):它定义了Bean的自动装载方式。

    • no:不使用自动装配功能。
    • byName:通过Bean的属性名实现自动装配。
    • byType:通过Bean的类型实现自动装配。
    • constructor:类似于byType,但它是用于构造函数的参数的自动组装。
    • autodetect:通过Bean类的反省机制(introspection)决定是使用“constructor”还是使用“byType”。
  • (9)dependency-check(依赖检查,默认为“default”):它用来确保Bean组件通过JavaBean描述的所以依赖关系都得到满足。在与自动装配功能一起使用时,它特别有用。

    • none:不进行依赖检查。

    • objects:只做对象间依赖的检查。

    • simple:只做原始类型和String类型依赖的检查

    • all:对所有类型的依赖进行检查。它包括了前面的objects和simple。

  • (10)depends-on(依赖对象):这个Bean在初始化时依赖的对象,这个对象会在这个Bean初始化之前创建。

  • (11)init-method:用来定义Bean的初始化方法,它会在Bean组装之后调用。它必须是一个无参数的方法。

  • (12)destroy-method:用来定义Bean的销毁方法,它在BeanFactory关闭时调用。同样,它也必须是一个无参数的方法。它只能应用于singletonBean。

  • (13)factory-method:定义创建该Bean对象的工厂方法。它用于下面的“factory-bean”,表示这个Bean是通过工厂方法创建。此时,“class”属性失效。

  • (14)factory-bean:定义创建该Bean对象的工厂类。如果使用了“factory-bean”则“class”属性失效。

  • (15)autowire-candidate:采用xml格式配置bean时,将元素的autowire-candidate属性设置为false,这样容器在查找自动装配对象时,将不考虑该bean,即它不会被考虑作为其它bean自动装配的候选者,但是该bean本身还是可以使用自动装配来注入其它bean的。

  • (16)MutablePropertyValues:用于封装< property>标签的信息,其实类里面就是有一个 list,list 里面是 PropertyValue 对象,PropertyValue 就是一个 name 和 value 属性,用于封装< property>标签 的名称和值信息 。

  • (17)ConstructorArgumentValues:用于封装< constructor-arg>标签的信息,其实类里面就是有 一个 map,map 中用构造函数的参数顺序作为 key,值作为 value 存储到 map 中 。

  • (18)MethodOverrides:用于封装 lookup-method 和 replaced-method 标签的信息,同样的类里面有一个 Set 对象添加 LookupOverride 对象和 ReplaceOverride 对象。

避坑指南:STM32CubeMX安装后,你的第一个工程为什么中文全是乱码? 本文详细解析了STM32CubeMX安装后中文乱码问题的根源及解决方案。从诊断乱码现象到分析编码冲突背景,提供了新项目UTF-8化、旧项目GBK兼容及版本降级等多种实用方案,帮助开发者彻底解决这一常见问题。 阅读详情

相关推荐

MIPI CSI-2 协议解析

CSI-2标准协议前言一、Overview of CSI-2二、CSI-2 layer Definitions三、 Camera Control Interface(CCI)3.1 数据传输协议(Data Transfer Protocol)3.1.1 消息类型(Message Type)3.1.2 读写操作(Read/Write Operations)3.1.2.1 随机位置单次读3.1.2.2 当前位置单次读3.1.2.3 随机位置连续读3.1.2.4 当前位置连续读3.1.2.5 随机位置单次写3.1

Lucky 3万+

4.BeanDefinition的实现类详解

highlight: arduino-light theme: juejin BeanDefinition的实现类。包括AbstractBeanDefinition、RootBeanDefinition、ChildBeanDefinition、GenericBeanDefinition、AnnotateGenericBeanDefinition、ScannerGenericBeanDefi...

qq_30635523的博客 534

Aitoearn内容营销的最佳开源 AI 代理,创建 · 发布 · 互动 · 副业一站式平台,支持渠道:抖音、小红书(红点)、微信通道、快手、哔哩哔哩、微信公众号、抖音等等

Aitoearn内容营销的最佳开源 AI 代理,创建 · 发布 · 互动 · 副业一站式平台,支持渠道:抖音、小红书(红点)、微信通道、快手、哔哩哔哩、微信公众号、抖音等等

struggle2025的博客 1751

Spring 源码第四弹!深入理解 BeanDefinition

AbstractBeanDefinition 是一个抽象类,它根据 BeanDefinition 中定义的接口提供了相应的属性,并实现了 BeanDefinition 中定义的一部分方法。BeanDefinition 中原本只是定义了一系列的 get/set 方法,并没有提供对应的属性,在 AbstractBeanDefinition 中将所有的属性定义出来了。后面其他的实现类也基本上都是在 AbstractBeanDefinition 的基础上完成的。

2401_86400220的博客 581

米哈游 AI产品经理面试题精选:10道高频考题+答案解析(附PDF)

米哈游是全球知名游戏开发商,以《原神》《崩坏》系列著称,专注二次元文化与AI技术创新。本文整理了10道AI产品经理面试题,涵盖Transformer架构、智能NPC设计、机器学习应用、AIGC产品规划等核心领域。题目既考察技术理解(如RAG原理、多模态模型),又关注产品落地(游戏平衡性优化、伦理安全),同时强调跨团队协作能力。参考答案均结合米哈游业务场景,体现技术驱动与玩家体验并重的产品思维,展现AI在游戏行业的创新应用前景。

ZHHHHH15的博客 683

YOLOv11损失函数进阶:融合SmoothL1与FocalLoss,让检测精度再涨10%的实战教程

在YOLOv11的这里的beta参数控制“L1与L2的过渡阈值”,默认设为1.0即可兼容多数场景。同样在# 计算动态alpha(基于类别样本数,需提前统计self.class_counts)# 交叉熵基础# FocalLoss权重else:使用前需统计数据集的(每个类别的样本数),并传入的alpha参数。损失函数是YOLOv11精度的“灵魂”——SmoothL1让边界框回归“稳、准、狠”,改进FocalLoss让类别分类“雨露均沾”。从代码改造到实战落地,本教程已为你搭建了一条精度跃升的路径。

m0_64661770的博客 213

RootBeanDefinition、ChildBeanDefinition、GenericBeanDefinition的区别

从这个继承图可以看出,这三个类都是继承与AbstractBeanDefinition,下面说说这三个类的区别。 RootBeanDefinition、ChildBeanDefinition   RootBeanDefinition可以单独作为一个BeanDefinition,也可以作为其他BeanDefinition的父类。但是他不能作为其他BeanDefin...

苏克 4028

Java开发者终极抉择:IntelliJ IDEA vs VS Code —— 4大维度深度对比评测

🔥关注墨瑾轩,带你探索Java的奥秘!🚀🔥超萌技术攻略,轻松晋级编程高手!🚀🔥技术宝库已备好,就等你来挖掘!🚀🔥订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单!🚀🔥即刻启航,编程之旅更有趣!🚀在Java开发领域,选择合适的集成开发环境(IDE)对于提高开发效率和代码质量至关重要。和(简称VS Code)是两个广受好评的开发工具,各自拥有独特的特性和庞大的用户群。本篇将从多个维度深入探讨这两款IDE对Java开发者来说的优劣,包括但不限于性能、用户体验、生态系统、调试能力、以及特定Java功能的支持等方面。

java专栏 8591

spring BeanDefinition详尽篇

定义 BeanDefinition接口继承了AttributeAccessor, BeanMetadataElement两个接口,其主要的作用是实现将Bean的定义转换为java对象,是对Bean定义的一个抽象,其中的各种属性对应了xml中的各种配置信息。 类依赖 Spring中最常用的就三个具体的实现类,分类是:RootBeanDefinition,ChildBeanDefinition,GenericBeanDefinition RootBeanDefinition:最常用的类,用于标.

yxLearnJava的博客 395

25、格式化字符串攻击全解析

本文深入解析了格式化字符串攻击的原理与利用方式,涵盖缓冲区溢出与格式化字符串漏洞的区别,详细介绍了printf函数的工作机制、常见格式化说明符及其安全隐患。文章分析了三类典型编程错误导致的漏洞,并展示了如何通过恶意格式化字符串实现拒绝服务、内存读取和写入攻击。同时,提供了有效的防御措施,包括输入验证、使用安全函数、避免直接使用用户输入作为格式化字符串以及启用编译器安全选项,帮助开发者防范此类高危漏洞。

beer8的博客 84

华为OD机试2025C卷真题题库目录|机考题库 + 算法考点详解

本文整理华为OD 2025C卷 机试(机考)题库,提供高频考点精析与详细题目内容,提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现,并提供完整思路讲解

qq_45776114的博客 3991

Spring源码分析 2:BeanDefinition

文章目录1. BeanDefinition2. ChildBeanDefinition3. GenericBeanDefinition4. RootBeanDefinition5. GenericBeanDefinition 创建实例6. BeanDefinition 中的属性 1. BeanDefinition BeanDefinition在spring中贯穿始终,spring要根据BeanDefinition对象来实例化bean,只有把解析的标签,扫描的注解类封装成BeanDefinition对象,s

Fisher3652的博客 417

Python 复现AlexNet框架代码

【代码】Python 复现AlexNet框架代码。

Quintin 2422

Spring 5.x 源码之旅-3BeanDefinition实现与ClassPathBeanDefinitionScanner

我们继续上一篇的bean定义说明。其实就是继承了上面的bean元数据访问器并且实现了bean定义接口,这样的话就可以让bean的元数据和bean的定义接口联系起来了,也就是数据和操作结合了。//this.beanClasss是对象,可以是String也可以是Class@Override@Nullableelse {//可以传Class//判断beanClass是否是个Class对象//定义了一个克隆的抽象方法@Nullable@Override。

smart_an的专栏 836

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

5-spring源码3.2.18解读+spring技术内幕(关于BeanDefinition的定位)

spring源码3.2.18解读+spring技术内幕(关于BeanDefinition的定位) 1、导读 以编程的方式使用DefaultListableBeanFactory时,首先定义一个Resource来定位容器使用的BeanDefinition。这时使用的是ClassPathResource,这意味着Spring会在类路径中去寻找以文件形式存在的BeanDefinition信息。 C

qq_25605779的专栏 689

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

spring5.3 源码学习二

spring5.3 源码学习二

huaxinzhang的博客 141

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

Spring是如何解析XML并组装BeanDefinition存入BeanDefinitionMap的?

Overridetry {//主要看这个,加载Bean定义,这个方法也是一个抽象方法,主要关注实现类AbstractXmlApplicationContext下面步入正题loadBeanDefinitions(DefaultListableBeanFactory beanFactory)这个方法大概做了哪些事?创建一个新的xml bean定义阅读器,设置默认资源加载器与环境使用当前上下文的配置重新给bean定义阅读器设置资源加载器与环境。

qq_43599126的博客 1620

spring5.2.x源码阅读笔记-AnnotationConfigApplicationContext构建

代码块1:根据配置类构造AnnotationConfigApplicationContext 代码块2:this() 代码块3:初始化父类GenericApplicationContext 代码块4:创建DefaultListableBeanFactory 代码块5:设置reader 代码块6:getOrCreateEnvironment 代码块7:构造AnnotatedBeanDefinitionReader 代码块8:构造ConditionEvaluator ......

weixin_43836063的博客 1770

Spring中@Component和@Bean的底层逻辑

本文结合源码,讲解了spring中@Component和@Bean注解的底层实现。

weixin_45749194的博客 775

Spring源码:bean的生命周期(一)

本节将正式介绍Spring源码细节,将讲解Bean生命周期。请注意,虽然我们不希望过于繁琐地理解Spring源码,但也不要认为Spring源码很简单。在本节中,我们将主要讲解Spring 5.3.10版本的源代码。如果您看到的代码与我讲解的不同,也没有关系,因为其中的原理和业务逻辑基本相同。为了更好地理解,我们将先讲解Bean的生命周期,再讲解Spring的启动原理和流程,因为启动是准备工作的一部分。

有志者事竟成 270

手撕源码之Spring中Bean的创建

本文结合源码,讲解了Spring中Bean的创建流程,配合流程图,让读者能更好理解Spring的Ioc容器的本质。

weixin_45749194的博客 881

java源码依赖分析_[Java教程]Spring源码--debug分析循环依赖--构造器注入

[Java教程]Spring源码--debug分析循环依赖--构造器注入0 2020-12-30 13:00:42目的:源码调试构造器注入,看看是怎么报错的。spring:5.2.3jdk:1.8一、准备首先准备两个循环依赖的类:userService和roleServic 二、开始调试因为依赖注入的触发点是容器初始化所有非懒加载Bean时候,所以可以直接refresh()方法中的...

weixin_30984001的博客 141

24 @Configuration+@Bean vs @Component

在微信发现一篇文章,没看懂,先保留下来,后续进行思考,如有兴趣,请关注原作者 1 疑虑描述 最近,同事在进行开发的过程中,发现之前的一个写法,类似如下 以我的理解,@Configuration 加 @Bean 会创建一个 userName 不为 null 的 UserManager 对象,而 @Component 也会创建一个 userName 为 null 的 UserManager 对象 那么我们在其他对象中注入 UserManager 对象时,「到底注入的是哪个对象」? 因为项目已经上线

qq_44885775的博客 436

@Bean 与 @Component 用在同一个类上,会怎么样?

点击下方“IT牧场”,选择“设为星标”来源:cnblogs.com/youzhibing/p/15354706.html# 疑虑背景疑虑描述最近,在进行开发的过程中,发现之前的一个写法,类...

ITMuch的专栏 409

@Bean与@Component用在同一个类上,会怎么样?

| 疑虑描述最近,在进行开发的过程中,发现之前的一个写法,类似如下:图片以我的理解,@Configuration 加 @Bean 会创建一个 userName 不为 null 的 UserManager 对象,而 @Component 也会创建一个 userName 为 null 的 UserManager 对象。那么我们在其他对象中注入 UserManager 对象时,...

程序猿DD 561

腾讯二面:@Bean 与 @Component 用在同一个类上,会怎么样?

相关阅读:2T架构师学习资料干货分享来源:cnblogs.com/youzhibing/p/15354706.html疑虑背景疑虑描述最近,在进行开发的过程中,发现之前的一个写法,类似如下...

Java和Android架构 172
上一篇: Java泛型机制详解
下一篇: RocketMQ特性--事务消息是个啥,咋发出去的呢?
Java技术那些事儿
博客等级 码龄5年 2306粉丝 2584原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值