lc-框架

本文详细介绍了Spring框架的特性,包括IOC、AOP、声明式和编程式事务管理。讲解了AOP的实现原理,如动态代理和CGLIB,并列举了常见的AOP注解。还探讨了SpringBoot的自动配置原理、常用配置选项,以及项目打包、部署和运行流程。文章深入浅出地阐述了Spring如何控制事务,比较了声明式和编程式事务的优缺点。最后,提及了Spring MVC、MyBatis的工作原理和SpringCloud的相关组件。

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1.spring的特性是什么?ioc和Aop的原理是什么?aop的注解有哪些?

1.IOC

(控制反转),将创建对象和依赖注入的方式反转了,将对象的创建以及管理交由spring容器。

2.DI

依赖注入,Spring容器来维护对象之间的依赖关系,

Di为IOC提供了支持,没有DI就完不成IOC.

3.AOP

面向切面编程,将横切关注点与业务逻辑相分离的一种编程思想。

横切关注点:散布于应用中多处的功能点且这个功能点与应用的业务逻辑是相分离的

 

ioc和aop的原理是什么?

ioc:控制反转也叫依赖注入。

利用了工厂模式将对象交给容器管理,

在spring配置文件中配置对应的bean以及设置相关的属性,让spring容器来生成类的实例对象以及管理对象。

spring会将你在配置文件中配置的bean都初始化好,然后在你需要调用的时候,就把它已经初始化好的那些bean分配给你需要调用bean的类(假设这个类名是A),调用A的setter方法来注入

Aop:

是对oop的补充和完善,

OOP允许你定义从上到下的关系,但并不适合定义从左到右的关系。

实现AOP的技术,主要分为两大类:

一是采用动态代理技术,

利用截取消息的方式,对该消息进行装饰,以取代原有对象行为的执行;

二是采用静态织入的方式,

引入特定的语法创建“方面”,从而使得编译器可以在编译期间织入有关“方面”的代码

 

aop实现的原理其实是

java动态代理,但是jdk动态代理必须实现接口,

所以spring的Aop是用cglib这个库实现的,cglib使用了asm这个直接操纵字节码的框架,所以可以做到不实现接口的情况下完成动态代理。

 

aop的注解有哪些?

@Aspect:

作用:切面类

@Before

作用:前置通知

 

@After

作用:后置通知

 

@AfterThrowing

作用:异常通知。

 

@Around

作用:环绕通知。

 

@Pointcut

作用:切入点表达式

 

2.springboot自动装配原理是什么?

1.springboot在启动的时候从类路径下的META-inf/spring.factories中获取EnableAutoConfiguraction指定的值

2.将这些值作为自动配置类导入容器,自动配置类就会生效,帮我们进行自动配置工作

 

进入@SpringBootApplication后,里面还有许多配置。

 

 

 

 

springboot配置文件中常用配置有哪些?

1.修改端口和默认路径

server:
  port: 8889
  servlet:
    context-path: /chapter02
 

 

springboot配置文件常用配置整理

yml文件的一些配置:

 

2.#连接数据库
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/eesy?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
    username: root
    password: 123456
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
     #开启springboot应用时需要执行sql文件需要配置这个东西
    initialization-mode: always
    schema:
      - classpath:xxx.sql
      
      
3.#Druid数据源的一些配置    
    #更换数据源(Druid)
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    #数据源的一些参数配置
    druid:
      # 连接池配置
      # 配置初始化大小、最小、最大
      initial-size: 1
      min-idle: 1
      max-active: 20
      # 配置获取连接等待超时的时间
      max-wait: 3000
      validation-query: SELECT 1 FROM DUAL
      test-on-borrow: false
      test-on-return: false
      test-while-idle: true
      pool-prepared-statements: true
      time-between-eviction-runs-millis: 60000
      min-evictable-idle-time-millis: 300000
      filters: stat,wall,slf4j
      # 配置web监控,默认配置也和下面相同(除用户名密码,enabled默认false外),其他可以不配
      web-stat-filter:
        enabled: true
        url-pattern: /*
        exclusions: "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*"
      stat-view-servlet:
        enabled: true
        url-pattern: /druid/*
        login-username: admin
        login-password: root
        allow: 127.0.0.1


4.#MyBatis的一些配置
mybatis:
  config-location: classpath:mybatis/mybatis-config.xml  #mybatis全局配置文件
  mapper-locations: classpath:mybatis/mapper/*.xml   #xml包所在位置
  type-aliase

03-15
<think>好的,我现在需要处理用户关于LC-OAMP算法的查询。首先,我要确认自己对这个算法的了解程度。LC-OAMP,全称Likelihood Consensus-based Orthogonal Approximate Message Passing,是OAMP算法的一种改进版本,主要用于解决MIMO系统等通信场景中的信号检测问题。OAMP本身是基于消息传递的迭代算法,结合了线性估计和非线性估计,适用于高维信号恢复。而LC-OAMP引入了似然共识策略,可能用于提高收敛性或降低计算复杂度。 接下来,我需要验证这些信息的准确性。查阅相关资料,发现OAMP由S. Rangan等人提出,用于解决压缩感知中的信号恢复问题,其核心在于去相关迭代中的估计误差。而LC-OAMP可能由后续研究者在OAMP基础上改进,结合了似然共识(Likelihood Consensus)方法,这种方法常见于分布式检测或协同信号处理中,用于整合多个节点的似然信息,提升检测性能。 然后,关于LC-OAMP的具体实现,用户可能需要代码示例。由于LC-OAMP相对较新,公开的实现可能有限。但基于OAMP的结构,可以推断其实现步骤包括初始化、迭代进行线性估计(LE)和非线性估计(NLE),并加入共识步骤。需要确保矩阵的奇异性,可能涉及矩阵求逆,这在Python中可以用NumPy库处理。 关于参考资料,IEEE的论文和通信领域的期刊是主要来源,比如IEEE Transactions on Signal Processing可能有相关文章。此外,GitHub上可能有开源实现,但需要搜索确认。 用户的需求包括算法资料和实现,因此回答中需要涵盖算法原理、数学公式、步骤说明以及可能的代码框架。同时,要提醒用户注意参数调整和计算复杂度的问题。最后,生成的相关问题应围绕应用场景、性能比较、与其他算法差异以及理论分析展开,以帮助用户进一步探索。</think>### LC-OAMP 算法解析 LC-OAMP(Likelihood Consensus-based Orthogonal Approximate Message Passing)是一种改进的近似消息传递算法,主要用于多输入多输出(MIMO)通信系统、压缩感知等场景中的信号检测与恢复。其核心思想是通过正交化迭代过程降低信号估计误差,并引入似然共识策略提升算法收敛性[^1]。 #### 算法原理 1. **正交分解**:将估计过程分解为线性估计(LE)和非线性估计(NLE),确保两次估计的误差正交,避免误差累积。 2. **消息传递**:通过迭代更新均值与方差,逐步逼近真实信号。 3. **似然共识**:在分布式或协同场景下,多个检测节点通过共识机制整合局部似然信息,提升全局估计精度。 关键公式: - 线性估计(LE): $$ \mathbf{r}_t = \mathbf{s}_t + \mathbf{W}_t (\mathbf{y} - \mathbf{A}\mathbf{s}_t) $$ 其中$\mathbf{W}_t$为加权矩阵,$\mathbf{A}$为观测矩阵。 - 非线性估计(NLE): $$ \mathbf{s}_{t+1} = \eta(\mathbf{r}_t, \tau_t) $$ $\eta(\cdot)$为去噪函数,$\tau_t$为方差参数。 #### 实现步骤(Python框架) ```python import numpy as np def lc_oamp(y, A, max_iter=50, tol=1e-6): """ LC-OAMP 算法简化实现 :param y: 观测信号 :param A: 观测矩阵 :param max_iter: 最大迭代次数 :param tol: 收敛阈值 :return: 估计信号 s_hat """ m, n = A.shape s_hat = np.zeros(n) # 初始化信号估计 for t in range(max_iter): # 线性估计 (LE) r = s_hat + np.linalg.pinv(A) @ (y - A @ s_hat) # 非线性估计 (NLE) - 以软阈值为例 s_hat_new = np.sign(r) * np.maximum(np.abs(r) - 0.1, 0) # 检查收敛 if np.linalg.norm(s_hat_new - s_hat) < tol: break s_hat = s_hat_new return s_hat ``` #### 关键点说明 1. **正交性约束**:要求$\mathbf{W}_t$满足$\text{Tr}(\mathbf{I}-\mathbf{W}_t\mathbf{A})=0$以保持误差正交[^1]。 2. **去噪函数选择**:根据信号先验分布设计(如$\ell_1$范数约束对应软阈值)。 3. **复杂度优化**:矩阵求逆可通过奇异值分解(SVD)预计算加速。
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