Spring之BeanFactory与ApplicationConText区别

本文对比了Spring中使用BeanFactory和ApplicationContext两种方式加载bean的区别。BeanFactory采用延迟加载,在首次调用getBean方法时检查依赖注入;ApplicationContext则在初始化时完成依赖检查。此外,还介绍了这两种方式的基本使用方法。
1.使用BeanFactory从xml配置文件加载bean:
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import org.springframework.core.io.FileSystemResource;

public class XmlConfigWithBeanFactory {

public static void main(String[] args) {
XmlBeanFactory factory = new XmlBeanFactory(new FileSystemResource(
"build/beans.xml"));

}
}


2.使用ApplicationConText从xml配置文件加载bean:
public class XmlConfigWithApplication{

public static void main(String[] args){
ApplicationContext application = new ClassPathXmlApplicationContext(beans.xml"));
application.getBean("BeanName");
}
}


ApplicationContext和BeanFacotry相比,提供了更多的扩展功能,但其主要区别在于后者是延迟加载,如果Bean的某一个属性没有注入,BeanFacotry加载后,直至第一次使用调用getBean方法才会抛出异常;而ApplicationContext则在初始化自身是检验,这样有利于检查所依赖属性是否注入;所以通常情况下我们选择使用ApplicationContext.
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(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优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值