AnnotationFormatError when using Spring 3.0 & JavaConfig

本文介绍如何解决在Spring框架中因JavaConfig包冲突导致的AnnotationFormatError异常,并提供正确的Classpath配置及替代类。

    Spring 3.0M3 及其以后的版本包含了JavaConfig 项目提供的大部分功能. 如果你的程序遭遇如下异常:

Exception in thread "main" java.lang.annotation.AnnotationFormatError: Invalid default: public abstract org.springframework.beans.factory.annotation.Autowire

  org.springframework.config.java.annotation.Configuration.defaultAutowire()

 

    这很可能是因为你在Classpath 中添加了JavaConfig 项目release 出来的包( 比如 org.springframework.config.java-1.0.0.M4.jar ), 而在程序中使用JavaConfigApplicationContext 类。查看org.springframework.config.java-1.0.0.M4.jar 包的source code, 你会发现org.springframework.config.java.annotation.Configuration 类的defaultAutowire 的定义如下:

Autowire defaultAutowire() default Autowire .INHERITED;

    而查看org.springframework.beans.factory.annotation.Autowire 枚举类,你会发现INHERITED 根本就没有定义( 只有NO, BY_NAMEBY_TYPE 三种) 。这就难怪会报错了。

 

    事实上,由于Spring 3.0M3 及其以后的版本包含了JavaConfig 项目提供的大部分功能,你无需为应用再添加JavaConfig 的包。@Configuration, @Bean 等都已经被整合到了org.springframework.context.annotation, 从文件来看就是org.springframework.context.jar 包。下图展示了一个可运行项目的Classpath 配置:


   由于没有了JavaConfig 项目release 的包, JavaConfigApplicationContext 类也就无法找到了,你需要将它替换成org.springframework.context.annotation.AnnotationConfigApplicationContext, 例如:

public static void main(String[] args) {

ApplicationContext context = new

AnnotationConfigApplicationContext(ApplicationConfig.class );

String x = context.getBean("x", String.class );

System.out .println("Got x: " + x);

}

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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