[胡言乱语]关于Spring的依赖注入

最新推荐文章于 2025-11-23 15:56:43 发布
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#Spring #AOP #Java

本文探讨了Spring框架中的依赖注入技术所带来的优势及其在实际应用中的潜在不便之处，同时指出AOP机制在开发过程中未发现明显缺点。
Spring的依赖注入的优点就不多说了，但是由于依赖注入并不是JAVA语言原生支持的，因此在类型检查、代码调试上不可避免的带来一些不便之处。在具体开发中最好不要贸然使用。
AOP机制倒是没有看出什么缺点。
【多语言生态篇一】【DeepSeek×Java：Spring Boot微服务集成全栈指南 】
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02-22 582
在下创建你是一个资深Java架构师，请按以下规则审核代码：1. 找出潜在的NullPointerException风险2. 检查是否符合Alibaba代码规范3. 用Markdown格式返回结果待审核代码：{code}这样就能复用提示词，避免代码臃肿按本文步骤创建Spring Boot项目在DeepSeekService中添加你的业务提示词用Postman测试/ask接口遇到卡点？记住：最好的学习就是马上动手！你的第一个AI微服务将在1小时内跑起来~
同学们写学习笔记——认识IoC、DI和DIP
yqj2065的博客
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不懂IoC、依赖抽象原则、框架的人在说文解字。
什么是依赖注入——板砖拍Martin Fowler
yqj2065的博客
08-11 2096
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3.2依赖注入容器
热门推荐
yqj2065的博客
01-16 2万+
God是简单工具类，而Spring等依赖注入(Dependency Injection、DI)容器则是功能强大的工具箱。某种程度上，God比Spring更优秀，因为它用最简短的代码，言简意赅地说明了God和Spring的相同的本质——针对接口编程的使能工具。
在 Spring Boot中配置日志
allway2的博客
11-22 1035
默认情况下，如果使用启动器，则应用程序将使用Logback进行日志记录。该框架还提供各种日志路由，以确保其他日志记录库开箱即用。这样，您可以将 Logback 与 Log4j2 或 JUL 交换。在进一步讨论之前，有许多用于Java的日志记录框架。在大多数情况下，您不需要在 Spring 引导中更改日志记录依赖项。所有这些默认行为都是可能的，因为 Spring 引导附带了默认的日志记录配置文件。它还为我们提供了在某种程度上配置这些配置的方法。但是，如果您希望使用更野蛮的配置，那么您也可以提供自己的配置。
Spring Boot：集成Druid数据源
朝雨忆轻尘
07-03 330
综合概述 数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是再重新建立一个；释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。通过数据库连接池能明显提高对数据库操作的性能。在Java应用程序开发中，常用的连接池有DBCP、C3P0、Proxool等。 Spring Boot默认提供了若干种可用的连接池，默认的...
一面：互联网大Giao厂Java面试奇遇记：从Spring Boot到AI大模型，谢飞机能顶住吗？
tridoron6的博客
11-23 866
“听起来你把流程背下来了。那在Spring AI中，如何设计一个‘Tool Execution Framework’，让你的AI客服不仅能回答问题，还能执行操作？比如，当用户问‘我的订单到哪了？’，AI如何能调用我们内部的订单查询API，并用查询结果来回答用户？
互联网大厂Java面试实录：严肃面试官与水货程序员谢飞机的爆笑对决
qq_43754148的博客
07-26 254
就是“比较并交换”，比如……（突然卡壳）呃，就是比较一下再交换！：谢飞机同学，你的基础还不错，但有些问题回答得不够清晰。：内存嘛，就是堆、栈、方法区……就是每个线程有自己的小本本，互不干扰！（回答正确，面试官夸赞）：IoC就是控制反转，AOP就是切面编程！：搞笑水货程序员，时而准确回答，时而胡言乱语。是旧的，新的肯定比旧的好！：线程安全就是大家一起用不会打架！：Spring的IoC和AOP是什么？：MySQL的索引失效场景有哪些？：Redis的持久化机制有哪些？（突然想到）哦对了，还有。
互联网大厂Java面试：当严肃面试官遇上“水货”程序员谢飞机
camuscamus的博客
09-27 462
场景：某互联网大厂高级Java工程师面试现场，空气中弥漫着紧张与期待。面试官王总，一位不苟言笑的技术大佬，正襟危坐。对面，是简历上写着“精通各项技术”的求职者——谢飞机。王总：谢飞机你好，请坐。我们开始吧。谢飞机：好的王总，没问题！我准备好了！王总：飞机啊，我看你简历上写着精通Java基础。那先说说，Java中关键字的用途有哪些？谢飞机：王总，这个我熟！嘛，就是最终的！它可以修饰类、方法和变量。修饰类呢，这个类就不能被继承了，比如类就是的，很牛！修饰方法呢，这个方法就不能被子类重写了，保证了行为一致性。修饰
胡言乱语生成器微信小程序源码下载在线取名等等支持流量主收益免服务器和域名
11-07
这是一款纯前端的一款生成器小程序源码 该小程序源码无需服务器和域名,也无需设置合法域名 该小程序里面的生成样式多样化有很多种 不过小编在测试该款小程序的时候,打开有部分生成的界面是空白可能是小编打开的...
优化版胡言乱语生成器小程序源码
04-16
这是一款纯前端的一款生成器小程序源码 在之前刀客也发布过一款类似小程序 不过之前那款刀客以前在测试的时候 打开有部分生成的界面是空白有可能是之前那款的问题 所以小编今天就重新发布一款,新增加了N款多样化...
SpringCloud 从1.5 升级到 2021.0.x的Okhttp3问题
dota546200的博客
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国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
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【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
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内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
12-01
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Arcgispro适用的PPTools工具箱
12-01
工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
12-01
内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
ollama 胡言乱语
03-17
<think>好的，用户遇到了Ollama模型输出胡言乱语的问题，需要帮助解决。首先，我需要回忆Ollama的相关知识，并结合之前提供的引用内容来分析可能的原因和解决方案。 首先，根据引用[3]，AMD Ryzen 7 8845H内置NPU运行13B及以下的模型没问题，但模型能力有限，适合特定场景。如果用户使用的是较小的模型，可能在复杂任务上表现不佳，导致输出不连贯。这可能是一个原因，需要检查模型参数大小是否合适。 接下来，引用[2]提到Transformer之前的模型如RNN、LSTM存在处理长序列困难的问题。虽然Ollama可能基于Transformer，但如果模型本身架构或训练不足，也可能导致生成内容混乱。需要确认模型结构是否有优化，或者是否存在训练数据不足的情况。 引用[4]提到LoRA合并到原始模型的方法，如果用户自行合并模型，可能合并过程中出现问题，导致模型参数错误，从而输出异常。需要检查是否进行了模型融合，并确保步骤正确。 然后，常见的模型输出问题可能包括温度参数设置过高导致随机性大，或者重复惩罚不足导致重复内容。此外，提示词不够明确也可能让模型生成无关内容。需要建议用户调整这些参数，优化输入提示。 另外，硬件资源如内存或显存不足可能导致模型推理错误，需要检查系统资源是否足够支持当前模型运行。用户可能需要升级硬件或使用更小的模型。 最后，如果所有方法都无效，建议用户更新Ollama到最新版本，或者更换更稳定的模型，如引用[3]提到的13B以下模型，或考虑商业模型如ChatGPT。 总结可能的解决方案步骤：检查模型大小、调整生成参数、优化输入提示、验证模型完整性、确保资源充足、更新或更换模型。需要将这些有条理地呈现给用户，并提供相关问题引导深入探讨。</think>### Ollama模型输出胡言乱语的解决方案 #### 1. **检查模型参数规模** - 如果使用小参数模型（如7B以下），其逻辑推理能力较弱，容易生成无意义内容。建议尝试更大规模模型（如13B及以上），但需确保硬件支持（如AMD Ryzen 7 8845H内置NPU可运行13B模型）[^3]。 - 若硬件受限，可调整模型量化等级（如从`q4`改为`q5`）以提升精度： ```bash ollama run llama2:13b-q5_k_m ``` #### 2. **调整生成参数** - **温度值（Temperature）**：降低温度值（默认0.8）可减少随机性： ```bash OLLAMA_TEMPERATURE=0.3 ollama run mistral ``` - **重复惩罚（Repeat Penalty）**：增加惩罚值（默认1.1）避免重复内容： ```bash OLLAMA_REPEAT_PENALTY=1.3 ollama run mistral ``` #### 3. **优化输入提示（Prompt）** - 明确任务类型：例如生成文本时添加结构化要求： ``` 请生成3条请假理由，要求：1.真实可信 2.包含具体细节 3.使用正式语气 ``` - 添加示例参考（Few-shot Learning）： ``` 示例：因家中水管爆裂需紧急处理，附物业维修通知单。 请生成类似的请假理由： ``` #### 4. **验证模型完整性** - 若使用合并后的模型（如LoRA微调模型），需检查合并过程是否正确： ```bash # 引用[4]的模型合并命令示例 python merge_lora_weights.py --base_model=llama-7b --lora=my_lora --output=merged_model ``` - 重新下载基础模型文件： ```bash ollama rm llama2 ollama pull llama2 ``` #### 5. **硬件资源检查** - 运行模型时监控显存/内存占用，避免资源不足导致输出异常。13B模型通常需要至少16GB内存。 - 使用`nvidia-smi`或任务管理器确认资源使用情况。 #### 6. **尝试其他模型框架** - 如果问题持续，可切换至其他优化版本（如`mistral`模型对长文本处理更稳定）： ```bash ollama run mistral ``` - 对于关键任务，建议直接使用商业API（如ChatGPT）。
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