@Autowired与@Resource的区别

@Autowired与@Resource均可用于装配bean,前者属spring默认按类型装配,后者属J2EE默认按名称装配。若未指定名称,则先按名称装配,再按类型装配。

1、@Autowired与@Resource都可以用来装配bean. 都可以写在字段上,或写在setter方法上。 
2、@Autowired默认按类型装配(这个注解是属业spring的),默认情况下必须要求依赖对象必须存在,如果要允许null 值,可以设置它的required属性为false,如:@Autowired(required=false) ,如果我们想使用名称装配可以结合@Qualifier注解进行使用,如下: 

Java代码   收藏代码
  1. @Autowired() @Qualifier("baseDao")     
  2. private BaseDao baseDao;    

 3、@Resource(这个注解属于J2EE的),默认安照名称进行装配,名称可以通过name属性进行指定, 
如果没有指定name属性,当注解写在字段上时,默认取字段名进行按照名称查找,如果注解写在setter方法上默认取属性名进行装配。 当找不到与名称匹配的bean时才按照类型进行装配。但是需要注意的是,如果name属性一旦指定,就只会按照名称进行装配。

Java代码   收藏代码
  1. @Resource(name="baseDao")     
  2. private BaseDao baseDao;    

 
我喜欢用 @Resource注解在字段上,且这个注解是属于J2EE的,减少了与spring的耦合。最重要的这样代码看起就比较优雅。

分享到:   
参考知识库
Android知识库 38141  关注 | 3162  收录
React知识库 3690  关注 | 393  收录
人工智能基础知识库 17079  关注 | 212  收录
Java 知识库 35987  关注 | 3748  收录
评论
5 楼  lgh1992314 2017-06-17  
yannanying 写道
博主你好,我记得@Autowired好像也不用写getter和setter方法啊


两种方法都行
4 楼  wangzi2011wang 2016-10-12  
3 楼  tony_zhu 2015-10-20  
是的 autowired 也不用写 get set 方法。
2 楼  王佳伟 2015-08-20  
用@Autowired不需要用getter和setter
但是建议一般结合@Qualifer的方式用@Autowired
1 楼  yannanying 2015-03-15  
博主你好,我记得@Autowired好像也不用写getter和setter方法啊
本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析高效信息提取的智能语音交互平台。 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!
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