第三章:Spring常用注解解释

本文详细介绍了 Spring MVC 框架中的关键注解,包括 @Controller、@Autowired、@RequestMapping 和 @ResponseBody 等,解释了它们的作用及如何在实际项目中使用。

@Controller 控制器(注入服务)

标识表现层Bean组件
• 用于标注控制层,相当于struts中的action层

@Autowired

注解告诉spring,这个字段需要自动注入
用到了这个注解,由Spring进行分配
.在接口@control中装配@service业务
根据类型进行自动装配的,如果需要按名称进行装配,则需要配合@Qualifier使用;

@RequestMapping

有这个注解在方法上,就不会继续进行视图解析,也就是modelandview视图渲染失效
用来把web请求映射到相应的处理函数。
mvc:annotation-driven在xml中配置这个,让RequestMapping生效
@Controller和@RequestMapping结合起来完成了Spring MVC请求的派发流程。

@ResponseBody

在接口内部的方法上没有他,无法返回数据到js所返回的页面加载数据

@Service 服务(注入dao)

• 用于标注服务层,主要用来进行业务的逻辑处理

@Repository(实现dao访问)

• 用于标注数据访问层,也可以说用于标注数据访问组件,即DAO组件

@Component

作用就是实现bean的注入
把普通pojo实例化到spring容器中,相当于配置文件中
相当于配置文件中
<bean id=" " class=" "
<property name="属性名" value=" 属性值"/>
/>

@ PathVariable(“”)

通过@PathVariable("") 注解将占位符中的值绑定到方法参数上
URL中的 {xxx} 占位符可以通过 @PathVariable(“xxx”) 绑定到操作方法的参数中
@RequestMapping("/user/{name1}")
public String testPathVariable (@PathVariable("name1") String name2){//将name1 绑定到name2
    System.out.println("路径上的占位符的值="+name2);
    return "success";
}
localhost:8080/user/小红

@Transactional

 DataSource 与 TransactionManager 配置相同的数据源,
注解可以帮助我们把事务开启、提交或者回滚的操作,通过aop的方式进行管理。
事务正常起作用。无异常时正常提交,有异常时数据回滚,
解析事务中的提交(COMMIT)是提交事务的所有操作。具体说就是将事务中所有对数据库的更
新写回到磁盘上的物理数据库中去,事务正常结束。事务中的回滚(ROLL.BACK)是数据库滚回到事务开始时的状态。
具体地说就是,在事务运行的过程中发生了某种故障,事务不能继续执行,系统将事务中对数据库的所有已完成的更新操作全部撤消,
使数据库回滚到事务开始时的状态。

@Bean

告诉 Spring 其修饰的方法将会返回一个对象,该方法要注册为 Spring 应用上下文的 bean。

@Configuration
public class ConfigurationTest {
 @Bean
    public UserService userService() {
        return new userServiceImpl();
    }
}
@Configuration

表明这个类是一个配置类。

@Scope

指定此spring bean的scope是单例

点解连接
第一章:Spring流程执行步骤
第二章:Spring核心思想和IOC和AOP依赖注入
第三章:Spring常用注解解释
第四章:Spring七大核心模块Bean、Core、Context
第五章:Spring细分一如何让mapper文件夹下的SQL语句对数据库生效,jdbc和mybatis-config.xml
第六章:Springmvc事务管理和配置文件xml详解和七大事务和注解@Transactional

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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