spring两大核心之一(ioc)

本文详细阐述了Spring框架中IoC(控制反转)的核心概念,解释了依赖注入如何实现模块间解耦,以及通过配置或扫描创建对象的具体操作。通过对比传统new对象的方式,展示了Spring IoC带来的优势。

spring两大核心之一(ioc)

ioc:控制反转,依赖注入。将对象的管理权交给Sping工厂管理,也就是说从以前的new对象(创建对象)到现在的将对象交给spring工厂通过配置或扫描(创建对象),顾名思义:就是换种方式创建对象。使用依赖注入能更好的使模块之间解耦。

案例:
Person person=new Person();
到现在的
1.第一种方式

说明com.baidu.test为包名:指定那个包的那个类
2.第二种方式
或者通过扫描
<context:component-scan base-package=“com.baidu.test”></context:component-scan>
context:annotation-config/
说明com.baidu.test为包名:扫描那个包的所有类

链接: link.

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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