控制反转(IOC)Inversion of Control或依赖注入(DI)Dependency Injection

依赖注入(Dependency Injection, DI)和控制反转(Inversion of Control, IoC) 依赖注入(Dependency Injection, DI)和控制反转(Inversion of Control, IoC)是面向对象设计中两个紧密相关的概念,特别是在构建可扩展和可维护的软件系统时非常有用。它们主要用于减少代码之间的耦合度,提高代码的灵活性和可测试性。 阅读详情
  
控制反转( IOC ) Inversion of Control 或依赖注入( DI ) Dependency Injection .
 
The idea is simple: separate(分离或解耦) dependency(依赖关系) management from the main business code

Figure 1: Injection of Control(去除或减弱)the dependency(依赖关系) between SessionFactoryImpl(即在Service类中注入了一个SessionFactory接口). and Service. So, we add a special class called Assembler that “injects” the dependency into Service using plain setter calls

Let’s look more closely at this figure. Here we have a Service that needs a SessionFactory to perform queries into a database. The goal is to remove
Spring can provide you with a SessionFactory implementation for many different persistence frameworks like Hibernate.(spring能提供不同 SessionFactory 接口的实现。)
 
下面仅用JSF的 控制反转( IOC )Inversion of Control进行说明。
 
SessionFactory and Service are assembled together in the faces-config.xml configuration

Figure 2: Session Factory Interface

Figure 3: Session Factory Implementation

Figure 4: Service Implementation

Figure 5: faces-config.xml File for JSF Configuration


Ioc 模式( Dependency Injection 模式)有三种:
第一种类型
从 JNDI 或 ServiceManager 等获得被调用者,这里类似 ServiceLocator 模式。
1. EJB/J2EE
2. Avalon
( Apache 的一个复杂使用不多的项目)
第二种类型
使用 JavaBeans 的 setter 方法
1. Spring Framework,
2. WebWork/XWork
第三种类型
在构造方法中实现依赖
1. PicoContainer,
2. HiveMind
 
依赖注入的形式主要有三种,我分别将它们叫做构造子注入(Constructor Injection)、设值方法注入(Setter Injection)和接口注入(Interface Injection)。这三种注入形式分别就是 type 1 IoC(接口注入)、type 2 IoC(设值方法注入)和 type 3 IoC(构造子注入)。
 
Dependency Injection模式并不是打破这层依赖关系的唯一手段,另一种方法是使用 Service Locator模式。
我们面临Service Locator和 Dependency Injection之间的选择。应该注意,尽管我们前面那个简单的例子不足以表现出来,实际上这两个模式都提供了基本的解耦合能力——无论使用哪个模式,应用程序代码都不依赖于服务接口的具体实现。两者之间最重要的区别在于:这个“具体实现”以什么方式提供给应用程序代码。使用 Service Locator 模式时,应用程序代码直接向服务定位器发送一个消息,明确要求服务的实现;使用 Dependency Injection模式时,应用程序代码不发出显式的请求,服务的实现自然会出现在应用程序代码中,这也就是所谓“控制反转”.
一个关键的区别在于:使用 Service Locator 模式时,服务的使用者必须依赖于服务定位器。定位器可以隐藏使用者对服务具体实现的依赖,但你必须首先看到定位器本身。所以,问题的答案就很明朗了:选择 Service Locator还是 Dependency Injection,取决于“对定位器的依赖”是否会给你带来麻烦。
依赖注入与控制反转:理解.NET中最简单易懂的概念 依赖注入是一种设计模式,用于解耦代码中的依赖关系。在传统的编程模式中,一个类通常会直接创建和管理其所依赖的对象。但是,这种紧耦合的设计会导致代码的脆弱性和难以测试性。通过使用依赖注入,我们可以将对象的创建和管理责任移交给外部的组件。这样,被依赖的对象可以被注入到需要它的类中,从而实现了解耦。依赖注入可以通过构造函数、属性或方法参数等方式进行。// 定义一个接口// 实现消息服务message");// 使用依赖注入的类// 通过构造函数注入依赖在上面的代码中, 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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danning
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