Spring系列之四——Spring IOC依赖注入

本文深入探讨了Spring框架中依赖注入的核心概念及其实现方式,包括构造器注入与Set方法注入等,并通过实例展示了如何在实际项目中应用这些技术。

典型的企业应用不会只由单一的bean组成。毫无疑问,即使最简单的系统也需要多个对象共同来展示给用户一个整体的应用。Spring对依赖关系的处理以及一系列的配置,将在下文为您呈现。

  依赖注入是Spring核心技术的一部分,依赖注入(DI)背后的基本原理是对象之间的依赖关系只会通过以下几种方式来实现:构造器的参数、工厂方法的参数,或个体由构造函数或者工厂方法创建的对象设置属性。因此容器的工作就是创建bean时注入那些依赖关系。相对于把依赖关系的处理交给Bean自身处理,这种注入方式更有优势,这其中体现了设计模式中的低耦合性,而又不失功能,这也就是控制反转(Inversion of Control)IOC一词的由来。

  ①    构造器注入:

    构造方法以及参数

     

    构造参数索引匹配注入

      

    构造参数类型匹配注入

    

  ①    Set方法注入

      Get、Set方法:

      

       Xml文件配置:

        

  JUnit测试类:

    

  JUnit测试结果:

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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