Spring简介

  1. 什么是spring,它能够做什么?
    Spring是一个开源框架,它由Rod Johnson创建。它是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。
    Spring使用基本的JavaBean来完成以前只可能由EJB完成的事情。
    然而,Spring的用途不仅限于服务器端的开发。从简单性、可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。
    目的:解决企业应用开发的复杂性
    功能:使用基本的JavaBean代替EJB,并提供了更多的企业应用功能
    范围:任何Java应用
    简单来说,Spring是一个轻量级的控制反转(IoC)和面向切面(AOP)的容器框架。

  2. 什么是控制反转(或依赖注入)
    控制反转(IoC=Inversion of Control)IoC,用白话来讲,就是由容器控制程序之间的(依赖)关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:(依赖)控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
    IoC还有一个另外的名字:“依赖注入 (DI=Dependency Injection)” ,即由容器动态的将某种依赖关系注入到组件之中

    IOC/DI
    将以前由程序员实例化对象/赋值的工作交给了spring处理

  3. 如何在spring当中定义和配置一个JavaBean(使用无参构造方法+set方法创建一个JavaBean)
    id:在容器中查找Bean的id(唯一、且不能以/开头)
    class:bean的完整类名
    name:在容器中查找Bean的名字(唯一、允许以/开头、允许多个值,多个值之间用逗号或空格隔开)
    init-method:指定bean的初始化方法
    constructor-arg:使用有参数构造方法创建javaBean

Spring的三种注入方法:

<!-- set方法注入 -->
	<!-- <property name="sid" value="22"></property>
	<property name="sname" value="包子"></property> -->
	
	<!-- 构造器注入 -->
	<constructor-arg name="sid" value="22"></constructor-arg>
	<constructor-arg name="sname" value="包子"></constructor-arg>
	
	<!-- spring的自动装配 -->
<!-- 
	byType:根据管理javabean的接口属性,在spring的上下文中自动寻找实现类去注入,
	当找到两个及两个以上时会报错,与spring的上下文 id无关
 -->
	<bean class="com.zking.ioc.biz.web.UserAction" id="userBizz"></bean>
	<bean class="com.zking.ioc.biz.web.StudentAction" id="stuBiz"></bean>
	<bean class="com.zking.ioc.biz.web.ClzAction" id="clzAction">
		<!-- <property name="stuBiz" ref="stuBiz"></property>
		<property name="userBiz" ref="userBizz"></property> -->
	</bean>
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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