SpringBoot中使用事件与监听器的一种方式

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概要

SpringBoot应用会发布一些事件,这些事件可以通过实现了ApplicationListener接口的监听器进行接收处理。

关于事件

不同的事件对应不同的事件类,事件类一般都继承了ApplicationEvent抽象类。

关于监听器

监听器可通过实现ApplicationListener接口定义,ApplicationListener接口有个泛型类型,是监听器要监听的事件对应的类。

下面是一个示例,对ApplicationStartingEvent类对应的事件进行监听,

package hookind.loginapi.common.listener

import org.springframework.boot.context.event.ApplicationStartingEvent
import org.springframework.context.ApplicationListener

class StartEventListener: ApplicationListener<ApplicationStartingEvent> {
    override fun onApplicationEvent(event: ApplicationStartingEvent) {
        println("==========系统正在启动中=========")
    }
}

注册监听器

可在META-INF/spring.factories文件中定义要注册的监听器(需要以org.springframework.context.ApplicationListener作为键),应用在启动时会自动注册。

示例:

org.springframework.context.ApplicationListener=hookind.loginapi.common.listener.StartEventListener

参考

Application Events and Listeners

Python实战:超分辨率图像质量评估全攻略——PSNR、SSIM、LPIPS与NIQE的代码实现与优化 本文详细介绍了在Python中实现超分辨率图像质量评估的完整方案,涵盖PSNR、SSIM、LPIPS和NIQE四大核心指标。通过模块化代码设计、多进程并行处理和GPU加速优化,帮助开发者构建高效、可扩展的评估系统,并提供了实战避坑指南与结果解读方法。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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