spring学习笔记

1.ico和aop

	1.IOC 控制反转,平常由我们自己new创建对象,现在交给spring 容器管理
	2.aop 面向切面编程,应用场景少一半用于日志监控或者事务控制或者方法权限控制 

2.自定义实现IOC和AOP思路

  • IOC

把类的全限定类名配置在xml中
解析xml通过反射实例化对象并把对象存放在map中

  • AOP

通过动态代理实现方法增强

3.spring高级特性

  • IOC容器对象生命周期

单例模式:singleton(默认的)
对象出⽣:当创建容器时,对象就被创建了。
对象活着:只要容器在,对象⼀直活着。
对象死亡:当销毁容器时,对象就被销毁了。
⼀句话总结:单例模式的bean对象⽣命周期与容器相同。
多例模式:prototype
对象出⽣:当使⽤对象时,创建新的对象实例。
对象活着:只要对象在使⽤中,就⼀直活着。
对象死亡:当对象⻓时间不⽤时,被java的垃圾回收器回收了。
⼀句话总结:多例模式的bean对象,spring框架只负责创建,不负责销毁。

  • lazy-Init 延迟加载

ApplicationContext 容器的默认⾏为是在启动服务器时将所有 singleton bean 提前进⾏实例化。提前实例化意味着作为初始化过程的⼀部分,ApplicationContext 实例会创建并配置所有的singleton。
设置 lazy-init 为 true 的 bean 将不会在 ApplicationContext 启动时提前被实例化,⽽是第⼀次向容器过 getBean 索取 bean 时实例化的。

  • SpringBean的生命周期
    在这里插入图片描述
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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