小马哥讲Spring 第24章

本文解析Spring容器如何利用DI实现AOP和事务管理,介绍构造函数、属性和接口注入的区别,重点讲解反射在Spring中的角色,以及Class、Constructor、Method和Field的使用。

CO:Spring容器的内核,AOP、声明式事务等功能都基于此产生。
ICO不够开门见山,所以后期由Martin Fowler用DI,依赖注入的概念代替了IoC,让调用类对某一接口实现类的依赖由第三方(容器或者协作类)注入,从而移除调用类对某一接口实现类的依赖。注入方式可以划分为三种类型:构造函数注入、属性注入和接口注入。接口注入方式需要额外声明一个接口,增加了类的数目,并且其效果同属性注入并无区别,所以不提倡采用接口注入的方法。Spring是这样的一个容器,通过配置文件或注解描述类和类之间的依赖关系,自动完成类的初始化和依赖注入工作。Java允许用户借用Class相关的元信息对象间接调用Class的属性,构造器和方法,就是所谓的反射。invoke(Object object, Object param)第一个参数是操作目标类实例,第二个对象是目标方法的入参。Class没有public 的构造方法。Class对象是在装载类时由JVM通过调用类装载器中的defineClass()方法自动创造的。Java反射在java.reflect包中定义了三个最主要的反射类:Constructor:类的构造器反射类,通过Class#getConstructor()方法可以获得类的所有构造函数反射对象数组。通过该类的newInstance(Object[] initargs)可以创建一个对象的实例,相当于new,JDK 5.0之后演化成了newInstance(Object…initargs),使用起来更加方便。Method:类方法的反射类,通过Class#getDeclaredMethods()方法可以获得类的所有方法反射类的数组Method[]。该类的invoker(Object obj, Object[] args)可以调用这个方法,obj是目标对象,args是入参。Field:类的成员变量的反射类,通过Class#getDeclaredFields()方法可以获取类的成员变量的反射对象数组。Java的反射体系保证了可以通过程序化的方式访问目标类中的所有元素。private和protected的成员变量和方法在JVM安全机制允许的情况下也可以通过反射进行调用。JDK所提供的访问资源的类并不能很好地满足各种底层资源的访问需求。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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