依赖注入的很好的一个博客例子

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本文详细解析了前端开发领域的核心技术，包括HTML、CSS、JavaScript等，并深入讨论了前端框架如React、Vue、Angular及其在实际项目中的应用，旨在帮助开发者提升技能，优化网站和应用的用户体验。

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依赖注入
董亮亮的开发笔记
06-13 1055
讲真的，今年就业形势相当不好，对IT从业者的专业能力要求将变得更高。近来一边忙学业，一边学习Java基础和框架源码，为不久之后的招聘做准备。 打算从Java7、Java8d的版本新特性着手，再深入JVM、并发编程等。Java7中发布了JSR-330标准的DI特性。IoC是控制反转，DI是依赖注入。依赖注入（控制反转的一种形式）是Java开发主流中一个重要的范式。 一、理解IoC和DI IoC(...
网络安全博客3-sql注入
weixin_42566183的博客
02-03 173
文章目录1.准备2.SQLMap常用命令介绍3.实例演示 1.准备 工具：SQLMap(需在python环境中运行) 环境：windows+python 2.SQLMap常用命令介绍 sqlmap.py -u “http://www.XXX.com/index.asp?id=1” 判断id参数是否存在注入：结果中包含 “id” is Vulnerable 字段表示存在注入 存在注入，下面...
常见的Web漏洞——SQL注入
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江左盟的博客
06-25 12万+
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【SSH系列】深入浅出spring IOC中三种依赖注入方式
从手指到键盘，谱出生命的轨迹~~~
07-18 6638
spring的核心思想是IOC和AOP，IOC-控制反转，是一个重要的面向对象编程的法则来消减计算机程序的耦合问题，控制反转一般分为两种类型，依赖注入和依赖查找，依赖什么？为什么需要依赖？注入什么？控制什么？依赖注入和控制反转是一样的概念吗？接触新的知识，小编的脑袋中全是大大的问号，不过没有关系，今天这篇博文，小编主要来简单的介绍一下在spring IOC中依赖注入的方法。 依赖注入和控制反转，目
各种注入总结
ANYOUZHEN的博客
10-30 275
注入就是格式化字符串漏洞的一种体现 例如我们在原本正常数据中进行了sql注入，破坏了原来的sql语句，从而执行了与原来语句不同的指令，达到攻击者的目的 模板注入 SSTI（服务器端模板注入）是格式化字符串的一个非常好的例子 SSTI的产生： 服务端接收了用户的恶意输入以后，未经任何处理就将其作为 Web应用模板内容的一部分，模板引擎在进行目标编译渲染的过程中，执行了用户插入的可以破坏模板的语句，因而可能导致了敏感信息泄露、代码执行、GetShell 等问题. 补充： 单纯的字符串拼接并不能带来
13、注入篇-- POST型注入
无他，惟手熟尔
04-05 1584
文章目录原理利用防范靶场 原理 利用 防范 靶场
中医元仔智能医疗机器人-基于LangChain4j与阿里通义千问的中医诊疗对话AI-集成多轮对话记忆与RAG知识检索的智能助手-支持预约挂号与取消功能的医疗系统-采用Java17.zip
08-13
cursor免费次数用完中医元仔智能医疗机器人_基于LangChain4j与阿里通义千问的中医诊疗对话AI_集成多轮对话记忆与RAG知识检索的智能助手_支持预约挂号与取消功能的医疗系统_采用Java17.zip
LabVIEW结合YOLOv5与TensorRT实现高效并行推理及DLL封装技术在工业领域的应用 · DLL封装
08-13
LabVIEW平台结合YOLOv5和TensorRT进行高效并行推理的技术及其应用。首先简述了YOLOv5作为一种高效目标检测算法的优势，接着探讨了TensorRT作为深度学习推理引擎的作用，特别是在LabVIEW平台上通过DLL封装实现高效、灵活的模型推理。文中重点讲解了支持多模型并行推理的功能，使得视频和图片识别速度达到6ms以内。此外，还提供了从pt模型到engine模型的转换工具，以适应不同平台的需求。最后展示了该技术在工业自动化、视频监控、智能安防等领域的广泛应用前景，并强调了其高性能和灵活性。 适合人群：从事工业自动化、视频监控、智能安防等相关领域的技术人员，尤其是对深度学习技术和LabVIEW平台有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要高效视频和图片识别的场景，如工业自动化生产线的质量检测、视频监控系统的目标跟踪、智能安防系统的入侵检测等。目标是提升识别速度和准确性，优化资源配置，降低成本。 阅读建议：读者可以通过本文深入了解YOLOv5和TensorRT在LabVIEW平台上的集成方式和技术细节，掌握多模型并行推理的方法，从而更好地应用于实际项目中。
反弹头发福瑞特如果热隔热
08-13
如果如果热隔热隔热个人果然
MATLAB中ABS防抱死系统加入干扰并使用PID进行校正的方法 MATLAB
08-13
如何在MATLAB环境中构建ABS防抱死系统的模型，探讨了如何引入现实驾驶中的干扰因素，并使用PID控制器进行校正。首先，文章解释了ABS系统的基本原理及其重要性，然后逐步引导读者在MATLAB中建立ABS系统的模型，包括车辆轮胎、刹车系统和控制算法。接着，讨论了如何通过设置随机噪声或特定函数来模拟实际驾驶中的干扰因素。随后，深入讲解了PID控制器的工作机制及其在ABS系统中的具体应用，展示了如何通过调整PID参数来优化ABS系统的性能。最后，进行了仿真实验，验证了PID控制器的有效性和改进效果。 适合人群：汽车工程专业学生、研究人员以及对汽车控制系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解ABS防抱死系统工作原理和技术实现的人群，旨在帮助他们掌握如何在MATLAB中建模、引入干扰因素并通过PID控制器进行校正的技术方法。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还包含了具体的实验步骤和结果分析，有助于读者全面理解和实践ABS系统的控制策略。
OTA升级方案上位机源码（支持整包和差分）
08-13
OTA升级方案上位机源码（支持整包和差分）
自动驾驶领域激光雷达检测算法源码解析与项目移植指南
08-13
内容概要：本文深入探讨了自动驾驶领域的激光雷达检测技术，重点介绍了两种不同的激光雷达检测算法——基于点云数据的快速目标检测和基于立体匹配的三维重建。每种算法都配有详细的源码实现及注释，帮助读者理解其工作原理。此外，还提供了测试数据包和详细的安装使用文档，方便读者在实际项目中进行移植和应用。文中结合了一线工程师的实际工作经验，强调了参数调整、系统实时性和准确性等方面的重要性。 适合人群：从事自动驾驶研究和开发的技术人员，尤其是对激光雷达检测技术感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解激光雷达检测技术并将其应用于实际项目的工程师。目标是掌握两种主要的激光雷达检测算法，能够在实际项目中进行有效的移植和优化。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还包括了实用的代码示例和测试数据，有助于读者更好地理解和应用这些技术。
【时间序列预测】项目介绍 Python实现基于SSA-GRU麻雀搜索算法（SSA）优化门控循环单元进行时间序列预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-13
内容概要：本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU（麻雀搜索算法优化门控循环单元）时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力，提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案，涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数，如隐藏层单元数、学习率等，以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例，包括GRU模型的定义、训练和验证过程，以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标：①提高时间序列预测的精度和效率，适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域；②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题；③通过自动化参数优化，减少人工干预，提升模型开发效率；④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议：由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合，建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践，理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时，关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤，以确保对整个流程有全面的理解。
基于Simulink的VSG并网逆变器仿真：虚拟同步发电机控制技术与离并网切换性能研究 · VSG控制
08-13
基于Simulink的VSG（虚拟同步发电机）并网逆变器的仿真研究，重点探讨了VSG控制技术和离并网切换性能。文章首先阐述了VSG控制技术的基本原理及其在并网逆变器中的应用，随后通过仿真实验展示了VSG逆变器在并网前后的工作状态。具体来说，在并网前，VSG控制器能够稳定地带动5000W负载，确保输出电压幅值和频率的稳定性；并网时，启动预同步控制，使VSG逆变器顺利接入电网；并网后，VSG逆变器能够快速跟踪电网电压的变化，保持高效的功率转换和动态响应。此外，文章还讨论了虚拟同步发电机技术的应用及其对电力系统稳定性的贡献。 适合人群：从事电力系统研究、新能源技术研发的专业人士，尤其是对VSG控制技术和并网逆变器感兴趣的科研人员和技术工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG控制技术及其在并网逆变器中应用的研究人员和技术人员。目标是掌握VSG控制的具体实现方法，理解离并网切换的关键步骤，提升电力系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中引用了相关文献资料，建议进一步查阅以获取更详尽的技术细节和理论支持。
纸 飞机114514.zip
08-13
纸 飞机114514.zip
【桌面应用开发】基于PyQt5的高颜值桌面备忘录系统设计：涵盖增删改查与数据持久化功能
最新发布
08-13
内容概要：本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序，涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先，介绍了所需安装的Python库，包括PyQt5、sqlite3等。接着，详细描述了SQLite数据库的设计，创建任务表和类别表，并插入默认类别。然后，使用Qt Designer设计UI界面，包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分，展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面，实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后，提供了应用启动与主函数的代码，并展望了扩展方向，如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群：零基础或初学者，对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标：①学习PyQt5的基本使用方法，包括界面设计、信号与槽机制；②掌握SQLite数据库的基本操作，如创建表、插入数据、查询等；③实现一个完整的桌面应用程序，具备增删改查和数据持久化功能；④了解如何为应用程序添加高级特性，如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议：此资源不仅适用于零基础的学习者，也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践，结合实际操作来理解和掌握每个步骤，同时可以尝试实现扩展功能，进一步提升自己的开发技能。
自动驾驶领域OpenScenario场景仿真标准解析及其应用 - 场景仿真 教程
08-13
OpenScenario这一由自动驾驶仿真软件CARLA推出的场景仿真标准。它允许开发者以编程方式模拟真实的驾驶环境，涵盖从简单的交通信号到复杂的换道场景等多种情况。文中强调了OpenScenario的功能特性如无需复杂渲染工具的支持、简易的环境搭建流程以及丰富的内置元素。此外，还提及了一个辅助学习项目——OpenScenario场景仿真结构思维导图，帮助读者深入了解场景文件的编程实现方法。最后，作者呼吁尊重知识产权并肯定了一线工程师们的工作贡献。 适合人群：对自动驾驶技术感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于想要了解或研究自动驾驶仿真系统的人士，特别是那些希望通过编程手段创建逼真的虚拟驾驶环境来进行测试和验证的人群。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还有实际操作指南，有助于读者快速上手并应用于实践中。
配电网规划与优化程序编写：电源选址定容、电动汽车充电站选址及储能设备优化配置 · 遗传算法
08-13
配电网规划与优化运行程序的编写方法及其应用，涵盖分布式电源、电动汽车充电站的选址定容以及储能设备的优化配置。首先讨论了配电网规划程序的编写，利用Python中的pandas、numpy和scikit-learn等库处理电力负荷数据并进行预测。接着阐述了配电网优化运行程序的编写，采用遗传算法、粒子群算法等对电网运行状态进行优化。然后探讨了分布式电源的选址定容，结合GIS技术处理空间数据。随后讲解了电动汽车充电站的选址定容，结合交通流量数据分析充电需求。最后讨论了储能设备的优化配置，依据用电需求和电力价格等因素制定配置方案。 适合人群：从事电力系统规划与运行的技术人员，尤其是对编程有一定基础的研究者。 使用场景及目标：适用于希望提升配电网规划与运行效率的专业人士，旨在通过编程手段实现智能化管理和资源配置优化，确保电力系统的稳定性和高效性。 其他说明：文中提供了具体的编程实例和技术细节，有助于读者深入理解和实践。
高频注入STM32永磁同步电机Simulink自动代码生成：霍尔FOC模型与Keil集成工程实践
08-13
基于STM32的高频注入永磁同步电机Simulink自动代码生成方法及其在Keil环境中的集成实践。主要内容涵盖高频注入技术的工作原理、Simulink建模技巧、关键代码片段解析以及常见错误规避。文中特别强调了霍尔FOC模型的应用，包括六步换相逻辑、数据对齐、内存分配优化和死区时间配置等方面的技术要点。同时，提供了实际案例和血泪教训，帮助读者更好地理解和应用相关技术。 适合人群：从事电机控制领域的工程师和技术人员，尤其是对高频注入技术和FOC算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要进行永磁同步电机控制开发的项目，旨在提高开发效率并确保系统的稳定性和可靠性。通过学习本文，读者可以掌握从模型建立到代码生成再到工程集成的完整流程，避免常见的开发陷阱。 其他说明：附带的教学视频将详细演示各个步骤的具体操作，使理论与实践相结合，便于读者快速上手。
python怎么依赖注入一个外部类
03-19
在Python中，依赖注入是一种设计模式，它允许将对象的依赖项从外部提供而不是由对象本身负责创建或管理。这种方式能够提高代码的灵活性和可测试性，尤其是在构建复杂的模块化应用程序时尤为重要。下面详细介绍如何在Python中对一个外部类进行依赖注入。 ### 1. 依赖注入的概念 依赖注入的核心思想就是“控制反转” (Inversion of Control, IoC)，即将原本由内部组件自行构造的对象实例交由外界来管理和传递给该组件使用。这样做的好处是可以轻松替换掉原来的实现而不改变原有业务逻辑代码，使得单元测试变得更加简单直接。 对于Python来说，由于其动态语言特性，其实现起来相对较为简便直观。 ### 2. 示例：简单的DI案例 假设我们有两个类A和B,A需要使用到B的功能: ```python class B: def action(self): return "Action from B" class A: def __init__(self, b_instance): self.b = b_instance def perform_action(self): return self.b.action() # 创建B实例并通过构造函数传入A中完成依赖注入 b = B() a = A(b) print(a.perform_action()) # 输出: Action from B ``` 上述代码展示了最基础形式下的依赖注入过程 - 将`B`作为参数传递给了`A`, 而非让`A`自己去new出一个新的`B`. ### 3. 更高级别的框架支持 当然，在实际项目开发当中，手动编写这样的依赖关系可能会变得相当繁琐复杂。因此存在许多专门针对这一需求所打造出来的库工具可以帮助开发者简化工作量。比如像 `injector`, `dependency_injector` 等流行的第三方包都可以很好地辅助实现自动化的服务定位以及生命周期管理等功能。 #### Injector 库简介及其基本用法 首先安装`injector`库： ```bash pip install injector ``` 接着可以参考官方文档快速上手学习更多进阶技巧啦！ ```python from injector import inject, Provider, Injector class ServiceInterface(): pass class ConcreteService(ServiceInterface): def do_something(self) -> str: return 'Doing something' class ClientClass: @inject def __init__(self, service_provider : Provider[ServiceInterface]): self.service_provider = service_provider def execute_service_method(self)->str: concrete_svc= self.service_provider.get() return concrete_svc.do_something() def configure_for_testing(binder): binder.bind(ServiceInterface, to=ConcreteService) if __name__=='__main__': inj = Injector(configure_for_testing) client=inj.get(ClientClass) res=client.execute_service_method() print(res) ``` 上面的例子展示了利用injector来进行更为优雅地定义绑定规则和服务获取机制的方式。通过配置不同的binding策略可以在不影响现有架构的前提下灵活调整所需的具体实现版本。 --- 以上便是有关于Python里面做依赖注入的一些基础知识介绍了，希望能够帮到你！如果还有疑问的话欢迎继续提问哦～
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