Spring学习笔记

1:多个XML联合一起使用。
第一:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
classpath:application/app_*.xml
classpath:org/codehaus/xfire/spring/xfire.xml
</param-value>
</context-param>
第二:
ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("application/app_*.xml");

2:注意在一个类中,定义了一个属性,并不一定要在xml对应的配置文件中对它进行设置,但是可以设置在该类中并没有定义的属性,但是一个条件是:要有该属性的一个Setter方法。
3:在spring2.0中,bean没有“singleton”这个属性,而是在“scope”中对它进行设定。“scope”可以设定为 “singleton”和“prototype”默认情况下是“singleton”即和原先的“singleton=true”性质一样,如果要实现单 例模式则将“scope”设定为“prototype”,即和原先版本的“singleton=false”一样。
【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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