IOC初始化

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博客围绕IOC初始化展开,但具体内容缺失。IOC初始化在后端开发等领域是重要环节,能实现对象的创建和依赖注入等功能,对系统的正常运行和架构搭建有重要意义。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
### Spring IOC 容器初始化过程解释 #### 资源定位阶段 Spring IOC容器的初始化始于资源定位。此阶段涉及`BeanDefinition`的资源查找,即识别并获取描述各个组件配置的信息来源。例如,在基于XML配置的应用程序中,这可能意味着解析特定路径下的XML文件来提取有关如何构建应用程序对象的知识[^1]。 #### BeanDefinition载入阶段 一旦确定了资源配置的位置之后,下一步便是将这些外部定义转换为内部可操作的形式—`BeanDefinition`对象。在这个过程中,每一个被管理的对象都会有一个对应的`BeanDefinition`实例存在,默认情况下它们会被存储在一个名为`DefaultListableBeanFactory`的数据结构里等待进一步处理[^3]。 #### 注册BeanDefinition至IOC容器 紧接着上述步骤完成后,所得到的所有`BeanDefinition`将会被登记进IOC容器之中以便后续能够方便快捷地访问到已知组件信息。这一环节通常通过哈希表形式实现高效检索功能,从而支持按需创建实际的服务类实体。 #### 非懒加载单例bean初始化 最后一步是对那些标记为立即加载模式(非懒加载)的单例beans执行其生命周期方法直至完全准备好提供服务为止。具体来说,会经历如下几个子步骤: - 创建尚未设置任何属性的基础bean实例; - 使用依赖注入机制填充必要的成员变量或其他协作伙伴关系; - 执行自定义初始化逻辑,比如调用实现了`InitializingBean`接口的方法或是声明周期回调函数; - 应用`BeanPostProcessor`后置处理器链路对新产生的对象做额外定制化调整[^4]。 ```java // 示例代码展示了一个典型的Spring应用上下文启动入口 public class Application { public static void main(String[] args) throws Exception { ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); MyService myService = (MyService)context.getBean("myService"); myService.doSomething(); } } ```
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