记录081009

本文详细解析了Spring框架中常用注解的功能与使用场景,包括@Component、@Controller、@Service、@Repository、@Autowired等,并探讨了多线程的概念、实现方式及如何避免脏读、幻读等问题。

1、spring中常用的注解有哪些?

@Component : 所有spring组件通用的注解

@Controller:注解标注action或controller类(表现层Bean)默认的bean名字为类名首字母小写,也可以自己指定bean名字  @Controller("bean名字")或者@Controller(value="bean名字")

@Scope: @Scope(“prototype”):声明action为多例;   @Scope(“singleton”):单例(默认)

@Service:注解业务层Bean ,@Service("userService") 或 @Service(value="userService") , 创建bean名字为userService

@Repository:注解数据访问层(持久层)@Repository("userDao") 或@Repository(value="userDao")

@Autowired :属性注入注解; 默认按类型(ByType)自动匹配,当且仅当在spring容器中匹配到一个Bean时,将这个Bean注入到注解标注的变量

@Autowored @Qualifier("bean名字") : 有时候一个接口会存在多个实现类,这个时候按类型去匹配可能找到多个Bean,这是必须用@Qualifier("bean名字")指定具体的Bean来注入

@Resource(name="bean名字")或者@Resource(type=类名.class):作用与@Autowired类似,但有几点不同之处:
    1、@Resource默认按bean的名字去匹配,@Autowired默认按类型去匹配
    2、@Resource是javax.annotation注解,来自于JSR-250, @Autowired是spring的注解

@Primary : 自动匹配(@Autowired) 出现多个时, 注解有@Primary的Bean将作为首选

@PostConstruct 指定为初始化方法(处理业务逻辑前调用)

@PreDestory 指定销毁方法(关闭容器前调用,只有在单例下有效)

@Lazy(true/false) : Bean延迟初始化

2、静态代码块、构造代码块、构造器的执行顺序

静态代码块:在类加载的时候加载一次

构造代码块:每次创建对象时都执行,且在构造方法之前执行

顺序:静态成员变量(静态代码块与其同级)  ---》  普通成员变量(构造代码块与其同级)  ---》 构造器

有继承关系时: 父类静态成员变量 ---》  子类静态成员变量 ---》父类普通成员变量 ---》 父类构造器 ---》 子类普通成员变量 ---》子类构造器

 

3、mybatis中 ${} 与 #{}有什么区别

mybatis在处理#{} 时,会将#{} 替换成?,进行预编译处理,后续调用PreParedStatement的set方法进行赋值不会再进行SQL编译,不存在SQL注入风险,因为SQL的注入都是发生在编译的过程中

mybatis在处理${} 时,就是把${} 替换成传过来的值; ${} 符号用来当做占位符, 当处理这个符号的时候,用其他的字符串直接替换,存在SQL注入的风险

mybatis使用order by 动态参数时, 必须使用$,因为用#方式的话,会自动对传入的数据加一个单引号,比如对一个sql:

select * from table order by #{name}: 编译以后的语句是:select * from table order by 'name'; 这是不对的,

select * from table order by ${name}: 编译以后的语句是:select * from table order by name; 这才是我们想要的结果

 

4、mysql的存储过程等

待续。。。

5、什么是多线程?  多线程的实现方式?  如何避免多线程中的脏读、幻读等? 有几种线程锁?

什么是多线程:

  -- 首先,了解什么是进程,进程可以简单的理解为一个可以独立运行的程序单位。它是线程的集合,进程就是有一个或多个线程构成的,每一个线程都是进程中的一条执行路径;  多线程就是指一个进程中同时有多个执行路径(线程)正在执行

多线程的实现方式:

  -- entend Thread; implements Runnable

如何避免多线程中的脏读、幻读(首先要知道什么情况会造成脏读、幻读现象)

  --  将共享资源放在同步代码块中,synchronized(对象) { 访问共享资源的代码 } , 对象相同时,才互斥加锁

线程锁

  -- 待续

 

6、bootstrap中使用到的插件,以及使用这些插件需要引入一些什么东西

。。。。。。

 

7、$.ajax(...) 中有一些什么参数,分别干什么用的,格式是怎么的?

-- 里面传一个json对象, 格式满足key-value的格式

参数:  url:请求url

data:请求参数

datatype:获取的响应数据的格式 json/xml/html/text

type:请求类型get/post

success:请求成功 function(data){ // data为返回的对象 }

error:请求失败

timeout: 请求超时时间(毫秒)

8、如何获取select中选中的值

  -- $("#selectid option:selected").val()

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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