spring-注解驱动-bean生命周期

本文深入解析Spring框架中Bean的生命周期,包括创建、初始化、销毁等关键阶段,以及如何自定义这些过程。通过示例代码展示了如何使用@Bean注解、InitializingBean、DisposableBean接口以及JSR250规范中的PostConstruct和PreDestroy注解来实现自定义逻辑。
  • bean的生命周期:
  • bean 的创建—初始化-----销毁的过程
  • 容器管理bean的生命周期:
  • 我们可以自定义初始化和销毁方法,容器在bean进行到当前生命周期的时候来调用我们自定义的初始化和销毁方法
  • 构造(对象创建)
  • 单实例:在容器启动的时候创建对象
  • 多实例:在每次获取的时候创建对象
  • 初始化:
  • 对象创建完成,并赋值好,调用初始化方法。
  • 销毁:
  • 单实例:容器关闭的时候
  • 多实例:容器不会管理bean,容器不会调用销毁方法
  • 1.指定初始化和销毁的方法:
  • 通过@Bean 指定init-method和destroy-method
    1. 通过让Bean 实现InitializingBean(定义初始化逻辑)
  • DisposableBean(定义销毁逻辑)
    1. 可以使用jsr250:
  • PostConstruct:在bean创建完成并且属性赋值完成;来执行初始化方法
  • PreDestroy :在容器销毁bean之前通知我们进行清理工作
    实例:
public class Car {

    public Car() {
        System.out.println("无参构造......");
    }

    public void init() {
        System.out.println("car  初始化调用....");
    }

    public void destroy() {
        System.out.println("car   销毁时调用");
    }
}
public class Cat implements InitializingBean, DisposableBean {

    public Cat() {
        System.out.println("Cat");
    }
    /**定义销毁时逻辑*/
    public void destroy() throws Exception {
        System.out.println("销毁时");
    }
    /**容器加载完成后*/
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        System.out.println("初始化时");
    }
}
public class Dog {
    public Dog() {
        System.out.println("Dog");
    }

    @PostConstruct
    public  void init(){
        System.out.println("Dog 容器创建完成并且属性赋值完成,初始化方法");
    }
    @PreDestroy
    public void destroy(){
        System.out.println("Dog  容器销毁bean之前通知我们进行清理工作.....");
    }
}

@Configuration
public class MainConfigLifeCycle {
    @Bean(initMethod = "init",destroyMethod = "destroy")
    public Car car(){
        return  new Car();
    }

    @Bean
    public Cat cat(){
        return  new Cat();
    }
    @Bean
    public Dog dog(){
        return  new Dog();
    }

}
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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