@Autowired与@Resource的区别

本文详细介绍了Spring框架中@Autowired和@Resource注解的使用方法,包括它们的默认行为、配置选项及如何与@Qualifier配合使用实现更精确的依赖注入。

@Autowired注解是按类型装配依赖对象,默认情况下它要求依赖对象必须存在,如果允许null值,可以设置它required属性为false。如果我们想使用按名称装配,可以结合@Qualifier注解一起使用。如下:
    @Autowired  @Qualifier("personDaoBean")
    private PersonDao  personDao;

@Resource注解和@Autowired一样,也可以标注在字段或属性的setter方法上,但它默认按名称装配。名称可以通过@Resource的name属性指定,如果没有指定name属性,当注解标注在字段,即默认取字段的名称作为bean名称寻找依赖对象,当注解标注在属性的setter方法上,即默认取属性名作为bean名称寻找依赖对象。
    @Resource(name=“personDaoBean”)
    private PersonDao  personDao;//用于字段上

注意:如果没有指定name属性,并且按照默认的名称仍然找不到依赖对象时, @Resource注解会回退到按类型装配。但一旦指定了name属性,就只能按名称装配了。

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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