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
    在这里插入图片描述
    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。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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