spring annocation 注入

本文详细介绍了Spring框架中依赖注入的概念及其实现方式,包括@Autowired、@Qualifier、@Required等注解的使用方法,并展示了如何通过@Component、@Repository、@Service和@Controller等注解将不同层级的组件自动注册到Spring容器中。

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public class UserImpl {
public void showInfo(){
System.out.println("我被别人注入了........");
}
}



public class UserAction {

private UserImpl ui = null;

public UserImpl getUi() {
return ui;
}

@Autowired
public void setUi(UserImpl ui) {
this.ui = ui;
}

public void useUser(){
ui.showInfo();
}

}


声明式注解,使用AAutowired可以自动到容器内部查找对应的属性
默认是根据bytype类型来查找,如果有两个同样类型的会抛异常
可以使用[color=red]@Qualifier("dao")[/color]指定bean的名称这样可以避免歧义性,如果写在set方法上的时候,需要写到参数和前边
同样可以使用@Required进行编码检查,这样的话如果有问题可以在编译的过程中检查出问题,这个是默认检查在容器初始化的时候有没有对应的类型已经被创建

配置自动扫描
<context:component-scan base-package="cn.bo"/>
会自动寻找annocation为
@Component自动注入,可以指定@Component("dao")名称,也可以使用默认的

自动注入到容器还可以使用@Repository数据层,@Service业务层,@Controller控制层来指定注入,概念同@Component是一样的
可以通过@Scope指定类型比如proptype
也可以使用@Postcontruct在初始化时处理
或者@PreDestory在类销毁的时候处理事件
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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