使用注解配置spring

博客介绍了配置文件相关操作,包括为主配置文件引入新命名空间、开启使用注解代理配置文件,还说明了在类中用注解完成配置。同时指出自动装配存在缺点,若匹配到多个类型一致的对象,无法选择具体注入对象。
  1. 为主配置文件引入新的命名空间(context约束);
  2. 开启使用注解代理配置文件;
  3. 在类中使用注解完成配置;

自动装配有缺点:如果匹配到多个类型一致的对象,将无法选择具体注入哪一个对象;

@Component("user")
@Component("car")
    @Service("user")      //service层
    @Controller("user")   //web层
    @Repository("user")   //dao层
@scope(scopeName="singleton||prototype")   //指定对象的作用范围
public class User{
    @Value("tom")         //加在成员变量上和加在set方法上,一个是通过反射的Field赋值,一个是通 
                          //set方法赋值。反射破坏了封装性,推荐使用set方法赋值。
    private String name;
    
    @Autowired            //先把对象注册进来,自动装配
    @Qualifier("car2")    //使用这个注解告诉spring自动装配哪个名称的对象
    private Car car;

    @Resource(name="car2")   //手动注入,指定注入哪个名称的对象
    private Car car;

    @PostConstruct     //在对象被构造之后调用 init-method
    public void init(){
        System.out.println("我是初始化方法");
    } 

    @PreDestroy     //在对象销毁之前调用   destroy-method
    public void init(){
        System.out.println("我是销毁方法");
    } 
}

 

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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