Spring系列之四——SpringIOC依赖注入

本文深入探讨了Spring框架中依赖注入的概念及其优势,详细解释了构造器注入和Set方法注入两种方式,并通过XML文件配置和JUnit测试类实例展示了实践应用。

典型的企业应用不会只由单一的bean组成。毫无疑问,即使最简单的系统也需要多个对象共同来展示给用户一个整体的应用。Spring对依赖关系的处理以及一些列的配置,将在下文为您呈现。

依赖注入是Spring核心技术的一部分,依赖注入(DI)背后的基本原理是对象之间的依赖关系只会通过以下几种方式来实现:构造器的参数、工厂方法的参数,或个体由构造函数或者工厂方法创建的对象设置属性。因此容器的工作就是创建bean时注入那些依赖关系。相对于把依赖关系的处理交给Bean自身处理,这种注入方式更有优势,这其中体现了设计模式中的低耦合性,而又不失功能,这也就是控制反转(Inversion of Control)IOC一词的由来。

① 构造器注入:

构造方法以及参数

1.构造参数索引匹配注入

2.构造参数类型匹配注入

② Set方法注入

Get、Set方法:

XML文件配置:

JUnit测试类:

    

JUnit测试结果:

【永磁同步电机】基于模型预测控制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模控制仿真研究(Simulink&Matlab代码实现)内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能控制展开,提出了一种结合模型预测控制(MPC)与非线性终端滑模控制(NTSMC)的先进控制策略,并通过Simulink与Matlab进行系统建模与仿真验证。该方法旨在克服传统控制中动态响应慢、鲁棒性不足等问题,利用MPC的多步预测和滚动优化能力,结合NTSMC的强鲁棒性和有限时间收敛特性,实现对电机转速和电流的高精度、快速响应控制。文中详细阐述了系统数学模型构建、控制器设计流程、参数整定方法及仿真结果分析,展示了该复合控制策略在抗干扰能力和动态性能方面的优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、电机控制基础知识及一定Matlab/Simulink仿真能力的电气工程、自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于深入理解模型预测控制与滑模控制在电机系统中的融合应用;②为永磁同步电机高性能控制系统的仿真研究与实际设计提供可复现的技术方案与代码参考;③支撑科研论文复现、课题研究或工程项目前期验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型与Matlab代码,逐步调试仿真环境,重点分析控制器设计逻辑与参数敏感性,同时可尝试在此基础上引入外部扰动或参数变化以进一步验证控制鲁棒性。
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点探讨如何利用深度强化学习技术实现微能源网中多类型能源(如光伏、储能、负荷等)的高效协调与优化调度。文中通过构建合理的状态空间、动作空间和奖励函数,设计适用于微能源网环境的深度强化学习模型,并结合实际运行约束进行策略训练与优化,旨在降低系统运行成本、提升能源利用效率并增强系统灵活性。研究包含系统建模、算法实现、仿真验证与结果分析全过程,且提供完整的Python代码实现,便于复现实验结果。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景的高校研究生、科研人员及从事能源系统优化、智能电网、综合能源系统等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网、园区级能源系统、虚拟电厂等场景的能量管理与调度优化;②帮助读者理解深度强化学习在能源系统中的建模方法与应用流程;③为科研论文复现、课题研究或工程项目提供算法参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐模块学习,重点关注环境建模与强化学习算法的接口设计,同时可扩展尝试其他强化学习算法(如PPO、SAC)以对比性能,进一步深化对智能优化方法在能源领域应用的理解。
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