chapter05_Java Web_3_Spring框架

本文深入探讨了Spring框架的核心概念,包括IOC(控制反转)和AOP(面向切面编程)。详细讲解了IOC如何通过配置文件实现依赖注入,降低代码耦合度,以及AOP如何在不修改原有代码的情况下,动态增强功能如日志记录和安全控制。同时,介绍了Spring框架的七大模块及其工作原理。
  • IOC(Inverse of Control)

    (1) 控制反转IOC又叫依赖注入DI

    (2) 目标:减少耦合,使得上层不再紧密耦合下层的接口

    (3) 示例

    1° TeaSaler类需要一个Tea对象,不使用任何操作时,有一个抽象类AbstractTea,它被GreenTea和RedTea派生,此时的做法是

      AbstractTea tea = new GreenTea();
      TeaSaler teaSaler = new TeaSaler(tea);
      teaSaler.sale();
    

    如果此时想改卖RedTea,需要在所有出现 AbstractTea tea = new GreenTea();的地方改成AbstractTea tea = new RedTea();

    2° 使用工厂方法可以改善1°的局面,此时的做法是

      AbstractTea tea = TeaFactory.getTea();
      TeaSaler teaSaler = new TeaSaler(tea);
      teaSaler.sale();
    

    在工厂方法内部,getTea()方法返回一个new GreenTea();如果想改卖ReaTea(),则更改getTea()内部的代码。但是当类比较多时,需要经常改动工厂方法内部的代码,没有从根本上解决问题;

    3° Spring的DI(IOC)操作是:__IOC容器__通过配置文件来加载被调用的对象,如果想要改变对象的类型,那么在配置文件xml或JavaConfig中更改,就实现了全局更改

  • IOC的优缺点

    (1) 优点

    1° 只需要修改配置文件进行“热插拔”

    2° 便于进行单元测试

    (2) 缺点

    1° 对象是通过__反射__机制实例化的,因此会对系统性能有一定影响

    2° 创建对象的流程变得复杂

  • AOP

    不需要更改的模块,动态地修改模型以满足新的需求(例如日志、安全、异常处理等)

  • Spring框架

    (1) Spring框架主要由7个模块组成

    Spring AOP:使Spring框架管理的对象支持AOP

    Spring ORM:提供了对现有ORM框架的支持,例如Hibernate

    Spring DAO:提供了对DAO模式和JDBC的支持

    Spring Web:提供了Servlet监听器的Context和Web应用的上下文

    Spring Context:扩展核心容器,提供了一些有用的服务例如Email

    Spring Web MVC:提供了一个构建Web应用的MVC实现

    Spring Core:Spring框架的__核心容器__,提供了基本功能。一个最重要的组件BeanFactory使用工厂模式,利用IOC思想提供了组件生命周期的管理,组件的创建、装配和销毁

    (2) Spring的工作原理

      浏览器 <---> WEB容器(Spring MVC, Spring IOC) <---> EJB <---> Spring + IOC + AOP <---> 业务对象 <---> Spring + IOC + AOP <---> DAOs <---> Spring Hibernate/Hibernate/JDBC <---> 数据库
    
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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