Spring学习笔记[2] -- IOC快速入门

本文介绍了Spring框架中的控制反转(IOC)概念,详细解释了传统方式与IOC方式的区别,并通过一个具体的例子展示了如何利用Spring框架实现对象创建权的反转,从而达到程序解耦的目的。

IOC 概述

IOC:Inverse of Control,控制反转,指的是对象的创建权反转(交给)Spring框架,其作用是实现了程序的解耦合

IOC的实现原理

传统方式

面向接口编程,资源创建的权力由App决定,获取资源的时候需要new一个新对象,在切换底层类的实现的时候,需要修改程序的源码
这里写图片描述

IOC控制反转

将控制权移交给Spring,通过工厂+反射+配置文件来实现解耦合

这里写图片描述

入门程序

创建 接口

public interface UserService {
    public void sayHello();
}

编写接口 实现类

public class UserServiceImpl implements UserService {
    public void sayHello(){
        System.out.println("Demo01: Hello Spring ");
    }
}

约束的配置文件

applicationContest.xml中使用bean标签

<bean id="userService" class="gongfukangee.Demo01.UserServiceImpl"/>

创建测试类

public class Demo01Test {
  /**
     * @Auther gongfukang
     *原来的方法
     */
    @org.junit.Test
    public void run1(){
        //创建实现类
        UserServiceImpl userService=new UserServiceImpl();
        userService.sayHello();
    }

      /**
     * @Auther gongfukang
     * Spring-IoC 
     */
    @org.junit.Test
    public void run2(){
        // 创建工厂,加载核心配置文件
        ApplicationContext applicationContext=new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        // 从工厂中获得对象,与在XML bean 标签使用的 id 一致
        UserServiceImpl userService=(UserServiceImpl) applicationContext.getBean("userService");
        // 调用对象的方法执行
        userService.sayHello();
    }
}

Bean标签的配置

  • id属性:Bean标签的名字,在约束中唯一,取值要求:必须以字母开始,不能出现特殊字符
  • name属性:Bean标签的名字,没有采用ID的约束
  • class属性:Bean对象的全路径
  • scope属性:scope属性代表Bean的作用范围
    • singleton:单例(默认)
    • prototype:多例
    • request:在Web项目中,每次HTTP请求都会创建一个新的Bean
    • session:在Web项目中,同一个HTTP Session共享一个Bean
    • globalsession:在Web项目中,多服务器间的session
  • Bean对象的创建和销毁两个属性配置
    • init-method:当Bean被载入到容器的时候调用init-method属性指定的方法
    • destroy-method:当Bean从容器中删除的时候调用destroy-method属性指定的方法
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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