SpringFramework——IOC

本文深入探讨Spring框架中的IOC概念及其如何通过ApplicationContext和BeanFactory管理Bean,详细讲解了Bean的创建方式、作用范围及生命周期。


IOC就是控制反转,是SpringFramework框架中的一个重要内容。其一个重要的作用就是降低依赖。

ApplicationContext

ApplicationContext是spring 核心容器的一个接口。

ApplicationContext的三个常用实现类:

  • ClassPathXmlApplicationContext:它可以加载类路径下的配置文件。(更常用)
  • FileSystemXmlApplicationContext:它可以加载磁盘任意路径下的配置文件(必须有访问权限)。
  • AnnotationConfigApplicationContext:用于读取注解创建容器。

ApplicationContext: 单例对象适用
在构建核心容器时,创建对象采取的策略是采用立即加载的方式。也就是,只要一读取完配置文件,马上就创建配置文件中的配置的对象。

BeanFactory: 多例对象适用
在构建核心容器时,创建对象采取的策略是采用延迟加载的方式。就是指,什么时候要根据id获取对象了,什么时候创建配置文件中的对象。

spring对bean的管理细节

创建bean的三种方式

  1. 使用默认构造器创建:在spring的配置文件中使用bean标签,配以id和class属性之后,且没有其他属性和标签时采用的就是构造函数创建bean对象,此时如果类中没有默认构造函数则无法创建对象!!!
    在这里插入图片描述
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    有默认构造器能使用此方法创建对象。
    在这里插入图片描述
    没有默认构造器无法使用此方法创建对象。

Caused by: org.springframework.beans.BeanInstantiationException: Failed to instantiate [com.bsx.service.impl.AccountServiceImpl]: No default constructor found; nested exception is java.lang.NoSuchMethodException: com.bsx.service.impl.AccountServiceImpl.()

  1. 使用普通工厂中的方法创建对象(使用某个类中的方法创建对象)
    在这里插入图片描述
    配置文件形式如上。
    在这里插入图片描述
  2. 使用工厂中的静态方法创建对象(使用某个类中的静态方法创建对象,并存入spring容器)

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

bean的作用范围

  • bean的作用范围调整:bean标签的scope属性用于指定bean的作用范围。scope取值:singleton,单例的(默认值);prototype,多例的;request:作用于web应用的请求范围;session:作用于web应用的会话范围;global-session:作用于集群环境的会话范围(全局会话范围),不是集群环境时就是session。(涉及到负载均衡时)。

bean的生命周期

单例对象与多例对象的生命周期不同。
单例对象
当容器创建时出生,只要容器存在,对象就一直存在,容器销毁对象销毁,即单例对象的生命周期和容器相同。
多例对象
当我们使用对象时,spring框架创建,对象在使用过程中一直存活。当对象长时间不使用,并且未被其他对象引用时,由java的垃圾回收期回收。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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