Spring

大家都说“不要重复发明轮子”, 那是没有意义的,确实是这样。 但是我们可以再造一遍, 在造的过程中来学习别人优秀的设计和优雅的代码。

那为什么要造Spring的轮子?

很简单, Spring 几乎就是Java 后端开发的代名词,减肥食谱:www.sheonline.cn统治了十几年,人家还在与时俱进,如果没有意外, 估计还要继续统治下去,这样的软件和系统,绝对值得Java 后端程序员投资,深入学习。

到底怎么造?

这个问题一度让我非常纠结。

我已经把Spring 核心的IoC和AOP看了一遍,说实话,很痛苦。 难道带着大家去通读源码,然后再仿照着写?

可是Spring实在是太庞大了,仅仅是核心IoC和AOP代码,即使是早期版本,依然是一篇黑暗森林: 每个阅读源码的程序员都像一个带枪的猎人,小心翼翼地在丛林中穿行,一不小心就…

如果这么做,大家很有可能陷入Spring细节的枝枝蔓蔓中, 会从入门到放弃。

还有一种办法,那就是写个极简版本,几百行代码就把最最核心的东西实现了。这样的代码网上也不少, 但是似乎和学习Spring的目的不符啊!

我们学习Spring到底学习什么?

我想主要是看人家是怎么设计的,对于一些概念是怎么抽象的,代码是怎么组织的… 基于这个前提,带着大家再去读源码是一件低效率的事情,不能这么做!

后来我想到了一个办法: 从零开始,一步步逼近Spring 。

从最简单的结构(也就是基于XML的BeanFactory,只有缺省构造函数的Bean)开始,一步步扩展到setter注入, 有参数的构造函数,注解,auto-scan , 用cglib实现AOP,用java动态代理实现AOP…

在这个过程中,不能天马行空地写代码,脑海中始终有一根弦:一定要时刻注意着和Spring 的核心思想,核心类保持一致,具体的做法就是:不断地重构。

这样以来,我们最终的代码会和Spring的核心类非常类似,只是去掉了一些处理各种各样异常情况的枝枝蔓蔓, Spring的主干会得以保留,即逼近Spring,而不是Copy Spring。

在实现的过程中,你会看到Spring为什么是这么设计的,为什么要做出Resource, BeanDefinitionRegistry,InjectedElement,BeanPostProcessor…这样的抽象。 换句话说,我们要理解why, 而不仅仅是How。 我觉得这也是造Spring轮子的最大价值所在。

特别值得一提的是,我会采用测试驱动(TDD)的方案,完全站在使用者的角度,用测试先行的方式驱动出所有的代码。对单元测试和重构不熟悉的同学,可以看看是怎么完成TDD这个过程的,TDD是如何和设计结合的。

总之,利用这种从零开始,一步步逼近Spring的办法,相当于重现了Spring框架的诞生过程(当然具体的思路和原作者不一定相同)既使得造轮子过程不那么枯燥,又能理解Spring源码的核心思想。

我希望生成的代码“简约而不简单”,既能体现Spring的设计思想,又不会过分复杂。

为什么没有SpringMVC?

我发现,仅仅是逼近Spring 的IoC和AOP的核心功能,就已经非常复杂了。

考虑到SpringMVC更为复杂,尤其是和Web相关的,很多细节的处理代码,这次还是放弃。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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