Spring学习笔记之一

最新推荐文章于 2024-11-04 20:03:21 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/f_Nikola/article/details/99710117
本文深入探讨了Spring框架中的核心概念IOC(控制反转)和DI(依赖注入)，解释了如何通过XML配置文件来实现对象的创建和依赖注入，而无需在代码中使用new关键字，从而实现了对象间的解耦。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

IOC(控制反转)

将创建实例对象的权力由自己交给了spring。
这是一个实现类。
这是一个实现类，
配置文件
在这里插入图片描述
测试类：
在这里插入图片描述
整个过程没有new过任何对象，通过xml文件，获取的实现类的对象，然后调用实现类方法。
这个就是spring的IOC,控制反转。

DI（依赖注入）

当实现类中需要使用其他的类时，这个时候我们需要将其他类的对象注入到实现类当中，通过setter方法来实现。

需要依赖的类：
在这里插入图片描述
实现类：
在这里插入图片描述
配置文件：
在这里插入图片描述
测试类：
在这里插入图片描述

Spring学习笔记之一“why spring”
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Spring-Boot学习笔记
2403_86693263的博客
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这个笔记是在自己学习的过程中根据实际用到的和学到的整理出来的，可能会有缺失，错误等，主要是给激励自己学习，遇到写不下去的情况给自己一个参考，请各位大佬发现问题提出问题时能嘴下留情，也希望多提建议，谢谢。本笔记长期更新（更新日期2024年9月21日）
Spring学习笔记（一）Spring框架入门
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1、 我们经常挂在口中的Spring指的是（Spring 框架）它是一个开源框架，有着活跃而庞大的社区。这就是它之所以能长久不衰的原因，Spring支持广泛的应用场景，它可以让Java企业级开发应用程序开更简单。2、Spring是由Rod Johnson组织和开发的一个分层的Java SE/EE一站式（full-stack）轻量级开源框架。它最为核心的理念是IoC（控制反转）和AOP（面向切面编程），其中，IoC是Spring的基础，它支撑着Spring对JavaBean的管理功能；
Spring学习笔记之spring概述
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Spring框架总结 我的学习笔记
qq_60972641的博客
11-04 1855
Spring框架是一个轻量级的Java开发开源框架，它旨在解决企业应用开发的复杂性，并为开发人员提供一个高效、灵活的开发环境。Spring之父：Rod Johnson(罗德.约翰逊) 他是悉尼大学音乐学博士，而计算机仅仅是学士学位。由于Rod对JAVAEE笨重、臃肿的现状深恶痛绝，以至于他将他在JAVAEE实战中的经历称为噩梦般的经历。他决定改变这种现状，于是就有了Spring。使用对象时，由主动new产生对象转换为由外部提供对象，此过程中对象创建控制权由程序转移到外部，此思想称为控制反转。
Spring 学习笔记
低吟不作语的博客
09-03 1496
Spring 是一个企业级 J2EE 应用开发一站式解决方案，其提供的功能贯穿了项目开发的表现层、业务层和持久化层，同时，Spring 可以和其他应用框架无缝整合轻量：Spring 是一个轻量级的框架，其核心 JAR 包的大小均为 1MB 左右。从系统的资源使用上来说，Spring 也是一个轻量级的框架，在其运行期间只需少量的操作系统资源便能稳定运行。
SpringCloud 学习笔记
Java技术一点通
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单体架构垂直架构分布式架构SOA架构微服务架构Feign 是一个声明式的 REST 客户端，它用了基于接口的注解方式，很方便实现客户端像调用本地接口方法一样，进行远程调用。Feign 最初由 Netflix 公司提供，但不支持SpringMVC注解，后由 SpringCloud 对其封装，支持了SpringMVC注解，让使用者更易于接受。能让服务的调用方，够快的知道被调方挂了！不至于说让用户在等待。Hystix 是 Netflix 开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程服务、第三方库，
Spring学习笔记
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Spring 学习笔记(一)：Spring 框架简介及 IDEA 配置
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基于Python+Django的旅游景点及路线推荐系统：协同过滤与机器学习的应用
08-23
如何使用Python和Django框架构建一个旅游景点及路线推荐系统。系统不仅实现了常见的登录、查看景点信息、搜索景点、评论评分等功能，还特别引入了四种推荐算法——热门推荐（基于评分）、随机推荐、猜你喜欢（基于协同过滤）以及类似推荐（基于地点）。作者深入探讨了每种推荐算法的具体实现方法和技术细节，如利用Django ORM进行高效查询、使用geopy库计算地理距离、优化协同过滤算法等。此外，文中还提到了一些实用技巧，如通过记录用户的登录位置来提高首次推荐的准确性，以及使用Django Admin快速搭建管理员后台。 适合人群：对Web开发感兴趣的开发者，尤其是熟悉Python和Django框架的技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解推荐系统实现机制并应用于实际项目的开发者。通过学习本文，读者能够掌握如何结合多种推荐算法提升用户体验，同时了解如何优化系统性能。 其他说明：作者强调推荐系统的设计不仅要考虑算法的有效性，还要兼顾用户的实际需求和体验。未来计划进一步改进系统，加入更多个性化元素，如实时用户画像等。
【Matlab语音处理】独立分量分析 Independent Component Analysis.zip
08-23
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系， 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系，在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号，而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征，本文利用独立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案，并进行了详细的仿真实验。 此外，我们还进行了进一步的研究，探索了其他可能的ICA应用领域，如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用，我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
MATLAB实现虚拟电厂日前鲁棒优化调度——应对源荷双重不确定性
08-23
内容概要：本文介绍了基于MATLAB和CPLEX工具实现的虚拟电厂日前鲁棒优化调度模型。该模型针对光伏出力和负荷功率的双重不确定性进行了处理，采用了鲁棒优化方法来提升系统稳定性并降低风险。文中详细解析了从数据准备到模型构建、求解过程再到结果分析的具体步骤。通过引用相关文献，进一步完善了模型的理论基础和技术细节。最终，该模型能够有效提高电力系统的稳定性和可靠性，为虚拟电厂的实际运行提供了重要的参考依据。 适合人群：对电力系统优化调度感兴趣的科研人员、工程师及研究生。 使用场景及目标：适用于需要处理源荷双重不确定性的虚拟电厂或微网单元的日前调度任务，旨在提高调度决策的经济性和稳定性。 其他说明：本文不仅提供了详细的MATLAB代码实现，还深入探讨了鲁棒优化法的应用及其在电力系统中的意义。
项目管理界绽放的铿锵玫瑰--王琳：项目管理指引我一路前行.docx
最新发布
08-24
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Spring框架初学者学习笔记精要
依赖注入是Spring框架的核心概念之一，它是一种设计模式，用于实现控制反转，即对象的创建与配置由容器完成，而不是由对象自身来完成。通过依赖注入，可以在运行时动态地给对象装配其所依赖的对象，这大大提升了代码...
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