初识Spring

博主分享刚学Spring的总结。Spring为解决企业级应用开发复杂度而生,核心功能有IOC和AOP,能解耦对象、实现特定功能等。还介绍了其对jdbc封装、连接数据库工作、容器类型、bean生命周期及事务传导机制等内容。

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最近刚学Spring,对此有一点想法,以下是总结:
1、由于EJB1和EJB2过于复杂了,所以给了Spring崛起的可乘之机,所以Spring是一个高度灵活的框架,Spring目的是为了解决企业级应用开发的复杂度。Rod Johnson提出来,用Spring framework中的AOP(声明性事务),去替换CMT,简化了70~80%中小型企业的开发问题。
2、 Spring 主要简化了逻辑层的代码,(事务的控制主要在逻辑层,)。
3、Spring的核心功能: IOC (控制反转)和 AOP(切面编程)。
(1)、Spring的IOC机制实现了对象之间的解耦(实现决定接口),避免了硬编码造成的程序耦合。(解决方式:反射+配置文件,即IOC机制帮助创建对象以及管理对象之间的关系,)
(2)、AOP切面编程可以帮助我们实现很多特定的功能(例如拦截器),AOP有俩种配置方式:xml和注解方式
(3)、声明性事务控制处理,(在事务较多时使用声明性事务较为方便,事务较少时使用编程性事务)
(4)、Spring对jdbc进行了轻量级的封装,可以更方便的操作数据库。
(5)、Spring也支持其他优秀框架。
4、Spring在连接数据库时体现的主要工作:将Connection打开放入ThreadLocal中,底层代码 需要使用dataSourse.
5、Spring容器:—单例
(1)、BeanFactory:只提供基本的DI(依赖注入)功能。
(2)、ApplicationContext,它有俩个实现类
- classPathXmlApplicationContext基于JavaSE
- XmlWebApplicationContext,基于JavaEE

6、Spring中bean对象的生命周期(scope):

(1)singleton ----默认模式(当一个bean的作用域设置为singleton, Spring IOC容器中只会存在一个共享的bean实例,并且所有对bean的请求,只要id与该bean定义相匹配,则只会返回bean的同一实例)
(2)prototype — 每一次请求都会产生一个新的bean实例。容器在初始化、配置、装配完一个prototype实例后,将它交给客户端,
(3)request 每一次HTTP请求都会产生一个新的bean,同时该bean仅在当前HTTPRequest内有效 (4) session 每次HTTP请求都会产生一个新的bean,同时该bean仅在当前HTTPSession内有效.
(5) application:作用域是ServletContext
(6) globalSession :作用域是ApplicationContext,不过它仅仅在基于portlet的web应用中才有意义.

7、Spring事务的传导机制(3种)

(1). (propagation=Propagation.REQUIRED)
内部事务,使用外部事务的配置策略
(2) requires_new
内部事务使用新的事务策略,与外部事务策略不同
(3) requires_nest
事务中出现异常后,回滚到savepoints,而不是事务的起点

内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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