Spring中ref local与ref bean区别

本文详细解释了在SSH框架Demo实例中,如何在ApplicationResources.properties文件中使用<refbean>与<reflocal>来引用bean,并深入探讨了它们的区别和应用场景。

今天在做SSH框架Demo实例时,在ApplicationResources.properties文件时对<ref bean>与<ref local>感到不解,经查找资料才弄明白,如下:

   <
bean id = "userDAOProxy"

        class = "org.springframework.transaction.interceptor.TransactionProxyFactoryBean" >

        < property name = "transactionManager" >

            < ref bean = "transactionManager" />

        </ property >

        < property name = "target" >

            < ref local = "UserDAO" />

        </ property >

    </ bean >

1 、用 local 属性指定目标 bean 可以利用 xml 解析器的能力在同一个文件中验证 xml id 引用 . 如果在同一个文件中没有匹 配的元素 ,xml 解析器就会产生一个 error, 所以如果目标 bean 在同一个 xml 文件中 , 那么用 local 形式是最好的选择 .


2
、可以这么说, <ref bean 是寻找全局中的 bean; <ref local 是寻找本 xml 文件中的 bean


3<ref> 提供了如下几方面的属性 :
1)bean:
在当前 Spring XML 配置文件中,或者在同一 BeanFactory(ApplicationContext) 中的其他 JavaBean.
2)local:
在当前 Spring XML 配置文件中 . 其依赖的 JavaBean 必须存在于当前 Spring XML 培植文件中 . 如果借助 于 Spring IDE, 则在编译期可以对其依赖的 JavaBean 进行验证。基于 local 方式,开发者能够使用到 XML 本身提供 的优势,而进行验证。
3)parent:
用于指定其依赖的父 JavaBean 定义。

【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比较不同智能优化算法(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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