spring入门实例-Aware

本文介绍了一个基于Spring框架的简单实例,展示了如何通过实现ApplicationContextAware接口来获取ApplicationContext上下文,并发布自定义事件。该实例中包含配置文件的定义、HelloBean类的实现以及事件监听者的设置。

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spring入门实例-Aware

 

实例:

配置文件:

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
	http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-2.5.xsd">
	
	<bean id="listener" class="com.myspring.aware.PropertyGettedListener"></bean>

	<bean id="helloBean" class="com.myspring.aware.HelloBean">
		<property name="helloWord">
			<value>oracle</value>
		</property>
	</bean>
</beans>

 bean实现Aware接口:(以applicationAware为例)

public class HelloBean implements ApplicationContextAware
{
	private ApplicationContext applicationContext;

	private String helloWord = "Hello!World";
	
	@Override
	public void setApplicationContext(ApplicationContext context) throws BeansException
	{
		// TODO Auto-generated method stub
		this.applicationContext = context;
	}

	public void setHelloWord(String helloWord)
	{
		this.helloWord = helloWord;
	}

	public String getHelloWord()
	{
		applicationContext.publishEvent(new PropertyGettedEvent("{"+helloWord+"} is getted"));
		return helloWord;
	}

}

applicationContext发出事件,在配置文件里的listener就会接受事件

监听者:

public class PropertyGettedListener implements ApplicationListener<ApplicationEvent>
{
	@Override
	public void onApplicationEvent(ApplicationEvent event)
	{
		// TODO Auto-generated method stub
		System.out.println(event.getSource().toString());
	}
}

 

 

### Channel-Aware Transformer的研究背景 Channel-Aware Transformer是一种专注于通道维度上信息处理的Transformer变体,在计算机视觉领域得到了广泛应用。这类模型旨在增强不同通道间的关系建模能力,从而提高对输入数据的理解精度。 ### 研究论文分析 虽然提供的参考资料中并未直接提及Channel-Aware Transformer的具体细节[^1],但在Vision Transformer Based Methods部分可以推测该类方法属于基于Transformer架构的发展方向之一。对于更深入理解Channel-Aware Transformer的工作原理及其创新之处,建议查阅专门针对此主题的研究文献。 ### 实现方式探讨 通常情况下,Channel-Aware Transformer会引入特定机制来捕捉并利用跨通道的相关性: - **通道注意力机制**:通过计算各通道的重要性权重,使网络能够聚焦于最具代表性的特征。 - **多尺度融合策略**:结合来自多个分辨率下的表示,强化全局上下文感知力。 - **自适应调制层**:允许动态调整每层内部的操作参数,依据具体任务需求优化性能表现。 ```python class ChannelAwareAttention(nn.Module): def __init__(self, channels): super(ChannelAwareAttention, self).__init__() self.fc = nn.Linear(channels, channels) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = F.avg_pool2d(x, (x.size(2), x.size(3))).view(b, c) y = torch.sigmoid(self.fc(y)).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) ``` 上述代码展示了如何构建一个简单的通道注意模块,其核心思想在于通过对平均池化后的特征图施加全连接变换以及Sigmoid激活函数得到一组可乘系数,进而实现对原始特征的选择性加强或抑制效果。 ### 应用场景举例 此类技术广泛应用于各类视觉识别任务当中,包括但不限于: - 图像分类与目标检测; - 场景解析及语义分割; - 超分辨率重建和风格迁移等创造性工作; 值得注意的是,HiveFormer所描述的历史感知指令条件多视图Transformer框架同样体现了对不同类型信息(如文字说明、图像序列)之间交互作用的关注,这与Channel-Aware Transformer强调的细粒度特征关联挖掘有着异曲同工之妙[^3]。
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