Spring init与destroy无侵入建议用法

本文介绍如何使用Spring框架来定制Bean的初始化和销毁方法,通过配置文件实现统一管理,避免重复代码,提高开发效率。
总的说来spring给我们提供了一个方法对一个bean的生成行为作一点自定义。但若用
org.springframework.beans.factory.InitializingBean
org.springframework.beans.factory.DisposableBean 的话这产意味着spring对你的系统
有侵入。所以spring推荐我们不要这么做。它给我们提供的两个更好的做法

1:对间个的bean进行配制如下

    <bean id="pluginBean" class="com.abc.beans.PluginBean" destroy-method="destroy" init-method="init">
        <property name="count">
            <value>8</value>
        </property>
    </bean>


2:下面的这种做法其实是对上面做法的简化。因为在一个系统的开发过程中对于init与destroy方法的命名
一般来说是一样的,若不一样从项目的角度来也很有必要进行一个统一。所以在这思想下就产生了如下的做



<beans default-init-method="init" default-destroy-method="destroy">

    <bean id="blogService" class="com.foo.DefaultBlogService">
        <property name="blogDao" ref="blogDao" />
    </bean>

</beans>


这样做后凡是在这个beanfactory中定义的bean只要有init与destroy这两个方法。spring框架则会
在恰当的时机调用这两个方法。这样就避免了在每一个bean上写同样的代码。

3:若一个bean同时有实现上面的接口而且又以配制形式指定定了相应方法。则实际上这两个方法都会
被调用。调用的顺序是先接中然后配制。
【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改进中。
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