什么是IOC

IOC从入门到精通 IOC的全部实现方式(注解+非注解),IOC获取对象的具体操作,IOC的bean管理,IOC的生命周期 阅读详情

近日,组长要我们每两个人学一种技术,让我和另一个组员学习spring,我就看了一些资料,得知spring是面向方面编程(AOP)和控制反转 (IOC) 容器。
那什么是IOC呢,在网上搜到了一非常有意思的讲解。
IoC就是Inversion of Control,控制反转。在Java开发中,IoC意味着将你设计好的类交给系统去控制,而不是在你的类内部控制。这称为控制反转。

下面我们以几个例子来说明什么是IoC

假设我们要设计一个Girl和一个Boy类,其中Girl有kiss方法,即Girl想要Kiss一个Boy。那么,我们的问题是,Girl如何能够认识这个Boy?

在我们中国,常见的MM与GG的认识方式有以下几种
1 青梅竹马; 2 亲友介绍; 3 父母包办
那么哪一种才是最好呢?

青梅竹马:Girl从小就知道自己的Boy。

public class Girl {
void kiss(){
Boy boy = new Boy();
}
}

然而从开始就创建的Boy缺点就是无法在更换。并且要负责Boy的整个生命周期。如果我们的Girl想要换一个怎么办?(严重不支持Girl经常更换Boy,#_#)

亲友介绍:由中间人负责提供Boy来见面

public class Girl {
void kiss(){
Boy boy = BoyFactory.createBoy();
}
}

亲友介绍,固然是好。如果不满意,尽管另外换一个好了。但是,亲友BoyFactory经常是以Singleton的形式出现,不然就是,存在于Globals,无处不在,无处不能。实在是太繁琐了一点,不够灵活。我为什么一定要这个亲友掺和进来呢?为什么一定要付给她介绍费呢?万一最好的朋友爱上了我的男朋友呢?

父母包办:一切交给父母,自己不用费吹灰之力,只需要等着Kiss就好了。

public class Girl {
void kiss(Boy boy){
// kiss boy
boy.kiss();
}
}

Well,这是对Girl最好的方法,只要想办法贿赂了Girl的父母,并把Boy交给他。那么我们就可以轻松的和Girl来Kiss了。看来几千年传统的父母之命还真是有用哦。至少Boy和Girl不用自己瞎忙乎了。

这就是IOC,将对象的创建和获取提取到外部。由外部容器提供需要的组件。

我们知道好莱坞原则:“Do not call us, we will call you.” 意思就是,You, girlie, do not call the boy. We will feed you a boy。

我们还应该知道依赖倒转原则即 Dependence Inversion Princinple,DIP

Eric Gamma说,要面向抽象编程。面向接口编程是面向对象的核心。

组件应该分为两部分,即 Service, 所提供功能的声明 Implementation, Service的实现

好处是:多实现可以任意切换,防止 “everything depends on everything” 问题.即具体依赖于具体。

所以,我们的Boy应该是实现Kissable接口。这样一旦Girl不想kiss可恶的Boy的话,还可以kiss可爱的kitten和慈祥的grandmother。
二、IOC的type

IoC的Type指的是Girl得到Boy的几种不同方式。我们逐一来说明。

IOC type 0:不用IOC
public class Girl implements Servicable {
private Kissable kissable;
public Girl() {
kissable = new Boy();
}
public void kissYourKissable() {
kissable.kiss();
}
}

Girl自己建立自己的Boy,很难更换,很难共享给别人,只能单独使用,并负责完全的生命周期。

IOC type 1,先看代码:代码

public class Girl implements Servicable {

Kissable kissable;

public void service(ServiceManager mgr) {
kissable = (Kissable) mgr.lookup(“kissable”);
}

public void kissYourKissable() {
kissable.kiss();
}
}

这种情况出现于Avalon Framework。一个组件实现了Servicable接口,就必须实现service方法,并传入一个ServiceManager。其中会含有需要的其它组件。只需要在service方法中初始化需要的Boy。

另外,J2EE中从Context取得对象也属于type 1。它依赖于配置文件。

IOC type 2:

public class Girl {

private Kissable kissable;

public void setKissable(Kissable kissable) {
this.kissable = kissable;
}

public void kissYourKissable() {
kissable.kiss();
}
}

Type 2出现于Spring Framework,是通过JavaBean的set方法来将需要的Boy传递给Girl。它必须依赖于配置文件。

IOC type 3:

public class Girl {

private Kissable kissable;

public Girl(Kissable kissable) {
this.kissable = kissable;
}

public void kissYourKissable() {
kissable.kiss();
}
}

这就是PicoContainer的组件 。通过构造函数传递Boy给Girl

PicoContainer container = new DefaultPicoContainer();
container.registerComponentImplementation(Boy.class);
container.registerComponentImplementation(Girl.class);
Girl girl = (Girl) container.getComponentInstance(Girl.class);
girl.kissYourKissable();

参考资料

1 http://www.picocontainer.org/presentations/JavaPolis2003.ppt
http://www.picocontainer.org/presentations/JavaPolis2003.pdf

2 DIP, Robert C Martin, Bob大叔的优秀论文
http://www.objectmentor.com/resources/articles/dip.pdf

3 Dependency Injection 依赖注射,Matrin Fowler对DIP的扩展
http://www.martinfowler.com/articles/injection.html

4 IOC框架

PicoContainer 优秀的IOC框架
http://picocontainer.org/

Avalon
http://avalon.apache.org/

Spring Framework
http://www.springframework.org/

HiveMind
http://jakarta.apache.org/commons/hivemind

浅谈 IOC 什么是 IOC? 本文以文字为主题,并没有代码案例,仅限于记录自己对于 IOC 的理解,文中也啥特别高深的东西,大牛和大佬可以忽略本文,以免浪费您宝贵的时间 什么是 IOC ? IOC (Inversion Of Control,控制倒转),是spring的核心,贯穿始终,所谓IOC ,对于spring框架来说,就是由spring来负责控制对象的生命周期和对象间的关系。所有的类都会在spring容器中... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

IOC 概述

控制反转(Inversion of Control,简称IOC)是一种设计原则,它通过将对象的创建和管理权交给外部容器来实现对象之间的解耦。传统的编程模式中,对象的创建和依赖关系是由应用程序自己管理的,而在IOC中,这些工作由容器负责。这样可以提高代码的可维护性、可测试性,并降低代码的耦合度。依赖注入(Dependency Injection,简称DI)是实现IOC的一种具体方式,它通过将对象的依赖关系注入到对象中,来实现对象之间的解耦。

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潭溪Debby
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