工厂方法模式与IoC/DI

本文详细阐述了IoC(控制反转)与DI(依赖注入)的概念,并解释了两者之间的关系。通过探讨参与者、依赖关系及控制权转移等内容,揭示了这两种技术如何促进代码的解耦与复用。

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IoC——Inversion of Control,控制反转

DI——Dependency Injection,依赖注入

1. 如何理解IoC/DI

要理解上面两个概念,就必须搞清楚如下问题:

  • 参与者都有谁?
  • 依赖:谁依赖于谁,为什么需要依赖?
  • 注入:谁注入谁,到底注入什么?
  • 控制反转:谁控制谁?控制什么?为何叫反转(有反转就应该有正转了)?
  • 依赖注入和控制反转是同一概念吗?

下面就简单的回答一下上述问题,把这些问题搞明白了,也就明白IoC/DI了。

(1)参与者有谁?通常来说有三方参与者,一个是某个对象,另一个是IoC/DI的容器,还有一个是某个对象需要的外部资源。

    解释:某个对象指的就是任意的,普通的Java对象;IoC/DI的容器简单点说就是指用来实现IoC/DI功能的一个框架程序;对象的 外部资源就是指对象需要的,但是是从对象外部获取的,都统称为资源,比如,对象需要的其他对象,或者对象需要的文件资源等。

(2)谁依赖于谁:当然是某个对象依赖于IoC/DI的容器。

(3)为什么需要依赖:对象需要IoC/DI容器来提供对象所需要的外部资源。

(4)谁注入于谁:很明显是IoC/DI的容器注入某个对象。

(5)到底注入什么:注入某个对象所需要的外部资源。

(6)谁控制谁:当然是IoC/DI容器来控制对象了。

(7)控制什么:主要是控制对象实例的创建。

(8)为何叫反转:反转是相对于正向而言的,那么什么算是正向的呢?常规情况下的应用程序,如果要在A里面使用C,你会怎么做呢?当然是直接去创建C的对象,也就是说,在A类中主动去获取所需要的外部资源C,这种情况被称为正向的。那什么是反向呢?就是A类不再主动去获取C类,而是被动等待,等待IoC/DI的容器获取一个C的实例,然后反向的注入到A类中。

(9)依赖注入和控制反转是同一概念吗?

根据上面的讲述,能够看出来,依赖注入和控制反转是对同一件事情的不同描述。从某个方面讲,就是它们描述的角度不同。依赖注入是从应用程序角度去描述,可以把依赖注入描述得完整点:应用程序依赖容器创建 并注入它所需要的外部资源;而控制反转是从容器的角度去描述,描述得完整点就是:容器控制应用程序,由容器反向的向应用程序注入其所需要的外部资源。

 小结:IoC/DI对变成带来的最大改变不是在代码上,而是在思想上,发生了“主从换位”的变化。应用程序本来是老大,要获得什么资源都是主动出击,但是在IoC/DI思想中,应用程序变的被动了,被动的等待IoC/DI容器来创建并注入它所需要的资源了。这个编程思想的进步,可以有效地分离了对象和它所需要的外部资源,使得它们松散耦合,有利于功能复用,更重要的是使得程序的整个体系结构变得非常灵活。

 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法创新点。1.1研究背景意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展实践应用。1.3研究方法创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBootVue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及前端的交互机制。2.3SpringBootVue的整合应用探讨SpringBootVue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测预测维护、交通流量预测智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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