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。

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

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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