部分类不需要注解启作用

 <转>          

     Spring applicationContext.xml的<context:component-scan>標籤用途比我想像的還要實用。而且後來才知道,有了<context:component-scan>,另一個<context:annotation-config/>標籤根本可以移除掉,因為被包含進去了。原本我survery Spring3通常只配置成<context:component-scan base-package="com.foo.bar"/>,意即在base-package下尋找有@Component和@Configuration的target Class。而現在如下的飯粒:

 

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  1. <context:component-scan base-package="com.foo" use-default-filters="false">  
  2.     <context:include-filter type="regex" expression="com.foo.bar.*Config"/>  
  3.     <context:include-filter type="regex" expression="com.foo.config.*"/>  
  4. </context:component-scan>  

  <context:component-scan>提供兩個子標籤:<context:include-filter>和<context:exclude-filter>各代表引入和排除的過濾。而上例把use-default-filters屬性設為false,意即在base-package所有被宣告為@Component和@Configuration等target Class不予註冊為bean,由filter子標籤代勞。
  filter標籤在Spring3有五個type,如下:

 

Filter Type Examples Expression Description
annotation org.example.SomeAnnotation 符合SomeAnnoation的target class
assignable org.example.SomeClass 指定class或interface的全名
aspectj org.example..*Service+ AspectJ語法
regex org\.example\.Default.* Regelar Expression
customorg.example.MyTypeFilter Spring3新增自訂Type,實作  org.springframework.core.type.TypeFilter

 

 

  custom org.example.MyTypeFilter Spring3新增自訂Type,實作org.springframework.core.type.TypeFilter

  所以上例用的regex就有個語病,com.foo.config.* 可以找到com.foo.config.WebLogger,但也可以找到com1fool2config3abcde,因為小數點在Regex是任意字元,是故要用\.把小數點跳脫為佳。(2010/3/15補充:但要使用\.方式,其use-default-filters不能為false,否則抓不到,感覺是Bug)
  Spring3提供豐富的Filter支援,有益配置策略,不需面臨Configuration Hell,比如Regex的com\.foo\.*\.action\.*Config,這樣就可以找到com.foo package下所有action子package的*Config的target class。
  2010/3/18補充:後來在AppConfig前忘了加@Component,AppConfig內尚留有@Bean,奇怪的是還是能work。我猜有加@Bean的method的class,若沒特別註解AppConfig是@Repository、@Service還是@Configuration,一律被Spring3視為@Component。

 

<!-- 采用注解的方式注入 -->

<context:component-scan base-package="com.hupun.pay" >

   <context:exclude-filter type="regex" expression="com.hupun.pay.service.*"/>

</context:component-scan>

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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