Spring环境搭建

Spring框架入门

Spring是一个类的容器实例化托管框架,可以实现对实现类的实例化进行动态的托管。更可以实现控制反转。控制

转就是应用本身不负责倚赖对象的创建和维护,倚赖对象的创建和维护是通过其他的外部容器负责的,这样的控制

权就由应用转移到了容器。控制权的转移就是所谓的反转。

首先下载下来spring的压缩包,在解压后的dist文件夹下

有spring.jar和commons-logging.jar这两个JAR包(spring2.x的配置方法),这就是实现最简单的spring框架所必须的包,然后就是

docs/reference下面的参考手册,里面又spring的配置文件写法。导入包完成后,最好在src目录下面建立beans.xml配

置。


1、导入需要的包:

不像 Spring2.x版本 直接导入 dist目录下面的Spring.jar即可,3.x开始jar包分开了。
需要导入的Jar包列表

2、配置、测试:

[java] view plaincopyprint?

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
    <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  
           xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  
           xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans  
               http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-2.5.xsd">  
          
        <bean id="personService" class="com.bird.service.impl.PersonServerImpl"></bean>  
    </beans>

然后写一个类和抽取出接口


package com.bird.service;  
  
public interface PersonServer {  
  
    void save();  
  
}  
  
package com.bird.service.impl;  
  
import com.bird.service.PersonServer;  
  
public class PersonServerImpl implements PersonServer {  
      
    @Override  
    public void save(){  
        System.out.println("save()方法调用");  
    }  
}    

然后在beans.xml中配置这个类就可以使用spring实例化这个类了,下面的操作全部都是面向接口的编程了。

    package junit.test;  
      
    import org.junit.Test;  
    import org.springframework.context.ApplicationContext;  
    import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;  
      
    import com.bird.service.PersonServer;  
      
    public class SpringTest {  
          
        @Test  
        public void test(){  
            ApplicationContext ctx = new ClassPathXmlApplicationContext("beans.xml");  
            PersonServer s = (PersonServer)ctx.getBean("personService");  
            s.save();  
        }                                                                                                                                                                                                                                                                
    }  



内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值