自定义SpringBoot Starter实现

Spring Boot实现自定义starter 开发通用的模块或库,向往在其他模块中使用;或者大项目拆分成多个模块,每个模块需要独立维护和复用,为方便独立开发、测试和复用,需要将该模块自定义为springboot的starter。 阅读详情

自定义stater pom文件

引入自动配置类spring-boot-starter

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.sl.learn.starter</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.1.6.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

配置文件类properties

用来保存默认的配置

@ConfigurationProperties(prefix = "stater")
public class StaterProperties {

    private String code;

    private String desc;

    public String getCode() {
        return code;
    }

    public void setCode(String code) {
        this.code = code;
    }

    public String getDesc() {
        return desc;
    }

    public void setDesc(String desc) {
        this.desc = desc;
    }
}

使用配置类

public class StaterService {

    private StaterProperties staterProperties;

    public StaterProperties getStaterProperties() {
        return staterProperties;
    }

    public void setStaterProperties(StaterProperties staterProperties) {
        this.staterProperties = staterProperties;
    }

    public String say() {
        return staterProperties.getCode() + "-" + staterProperties.getDesc();
    }
}

创建AutoConfiguration

创建一个AutoConfiguration,引用定义好的配置信息;在AutoConfiguration中实现所有starter应该完成的操作,并且把这个类加入spring.factories配置文件中进行声明。

@Configuration
@EnableConfigurationProperties(StaterProperties.class)
public class StaterAutoConfiguration {

    @Bean
    @ConditionalOnBean
    public StaterService staterService() {
        return new StaterService();
    }
}
org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=com.sl.learn.config.StaterAutoConfiguration

项目结构

在这里插入图片描述

打包项目安装到Maven仓库,之后在一个SpringBoot项目中引入该项目依赖,然后就可以使用该starter了。

最速下降法、牛顿法、拟牛顿法,Python实现高维二次目标函数优化 原理什么的就不说了,只有代码。。。 十元二次目标函数,求极小值点。 1.最速下降法 import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy import * def goldsteinsearch(f, df, d, x, alpham, rho, t): flag = 0 a = 0 b = alpham fk = f(x) gk = df(x) 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Spring Boot如何实现自定义Starter?

在 Spring Boot 中,Starter 是一种特殊的依赖,它可以帮助我们快速地集成一些常用的功能。例如,如果我们想要使用 Spring Boot 集成 MyBatis,我们可以添加以下 Starter 依赖:</</</</这个 Starter 依赖包含了所有集成 MyBatis 所需要的依赖,并且提供了一些默认的配置。这样我们就可以非常方便地使用 MyBatis 了。除了使用现有的 Starter,我们也可以自定义 Starter 来满足我们的需求。

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【SpringBoot】自定义starter实现详解

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springboot实现自定义starter 上一篇文章说了springboot的原理,接下来就来实现自定义的starter 创建一个maven工程,名称为hello-starter,pom如下 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www...

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SpringBoot自定义Starter实现

自定义Starter:   Starter会把所有用到的依赖都给包含进来,避免了开发者自己去引入依赖所带来的麻烦。Starter 提供了一种开箱即用的理念,其中核心就是springboot的自动配置原理相关,调用相关的注解实现条件判断,进而进行Bean的注入管理。   基于SpringBoot自动配置原理的学习,现在我们来实现一下自定义starter。我们假设有一个格式化的,暂定两个...

weixin_30908941的博客 819

SpringBoot如何实现一个自定义Starter?

面试时可简洁概括:自定义 Starter 是把通用功能(如日志、工具类)封装成可复用模块,让其他项目引依赖即自动配置 。核心是利用 Spring Boot 自动配置原理,通过 (或 3.x+ 的 )指定自动配置类,结合条件注解()按需加载 Bean,还可通过 绑定配置 。 定义配置属性类():绑定 配置 定义功能类():实现业务逻辑 编写自动配置类():控制 Bean 加载条件 + 注册 Bean 配置自动配置入口( 用 ; 推荐 ) 方式 1(兼容旧版):在 中添加

初心不改 1404

如何实现自定义的 Spring Boot Starter?

前言 Spring Boot 可以省略众多的繁琐配置,它的众多 starter 可以说是功不可没。例如 Spring Boot 中集成redis,只需要 pom.xml 中引入 spring-boot-starter-data-redis,配置文件中加入s pring.redis.database 等几个关键配置项即可,常用的 starter 还有 spring-boot-starter-web、spring-boot-starter-test、spring-boot-starter-jdbc,相比于传统的

Jake Weng 486

实现自定义SpringBoot的Starter

简化依赖管理:与Spring Boot内置的Starter类似,自定义Starter同样可以隐藏底层库的复杂依赖关系,使开发者只需关注业务逻辑,而无需担心底层的依赖问题。这有助于降低项目的复杂性,提升开发效率。统一配置和自动装配:自定义Starter可以包含默认的配置信息和自动装配类,使得相关功能或组件的集成更加统一和便捷。开发者无需为每个项目重复编写相同的配置代码,只需引入自定义Starter即可实现快速集成。提高可复用性。

mikewuhao的博客 920

springboot 自定义starter实现

SpringBoot自定义Starter(自动配置类)

希望有志同道合的的朋友可以互相学习! 314

SpringBoot 自定义 Starter 实现

SpringBoot Starter 是”一站式服务(one-stop service)“的依赖 Jar 包: 包含 Spring 以及相关技术(比如Redis)的所有依赖 提供了自动配置的功能,开箱即用 提供了良好的依赖管理,避免了包遗漏、版本冲突等问题 旨在简化Spring Boot 项目的开发和配置过程。通过引入Starter依赖,开发者可以快速集成各种功能模块,例如Web应用程序、数据库访问、消息队列等。

小天一直在路上 1132

Spring Boot,自定义starter实现

“约定优于配置”是Spring Boot倡导的一个思想,而其自动配置的特性则恰好体现了这一思想。有了自动配置,不仅简化了Maven的依赖配置,更重要的是摆脱了以往使用Spring框架开发时,所必须编写的一堆繁琐的xml配置文件。而要使用自动配置,我们也只需要简单的在依赖中引入Starter依赖即可,例如,要在Spring Boot中启用Spring MVC,我们只需要在pom文件中引入spring...

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境里婆娑
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