IOC操作Bean管理

IOC基于Bean管理(基于xml方式)

1.基于xml方式创建对象

<!--配置User对象创建-->
<bean id-"user" class="com.spring5.User></bean>

(1)在spring配置文件中,使用bean标签,标签里面添加对应属性,就可以实现对象创建

(2)在bean标签有很多属性

  • id属性:唯一标识
  • class属性:类全路径(包类路径)

(3)创建对象时候,默认也是执行无参构造方法完成对象创建

2.基于xml方法注入属性

(1)DI:依赖注入,注入属性

  • 使用set方法注入
public class Book {
    private String bname;
    private String bauthor;

    public void setBname(String bname) {
        this.bname = bname;
    }

    public void setBauthor(String bauthor) {
        this.bauthor = bauthor;
    }

}
<!--set方法注入属性-->
    <bean id="book" class="com.atguigu.spring5.Book">
        <!-- 使用property完成属性注入
            name:类里面属性名称
            value:向属性注入的值
        -->
        <property name="bname" value="易筋经"></property>
        <property name="bauthor" value="达摩老祖"></property>
    </bean>
  • 使用有参构造进行注入

(1)创建类,定义属性,创建属性对应有参构造方法

public class Orders {
    private String oname;
    private String address;

    public Orders(String oname,String address) {
        this.oname = oname;
        this.address=address;
    }
}

(2)在spring配置文件中进行配置                                                                                                                                          

 <!--有参构造注入属性-->
    <bean id="orders" class="com.atguigu.spring5.Orders">
        <constructor-arg name="oname" value="电脑"></constructor-arg>
        <constructor-arg name="address" value="China"></constructor-arg>
    </bean>
  • p名称空间注入

(1)使用p名称空间注入,可以简化基于xml配置方式 

  • 添加p名称空间在配置文件中
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">
  • 进行属性注入,在bean标签里面进行操作
<bean id="book" class="com.atguigu.spring5.Book" p:bname="九阳神功" p:bauthor="无名氏">
    </bean>

IOC操作Bean管理(xml注入其他类型属性)

1.字面量

(1)null值

 <!--null值-->
        <property name="address">
            <null/>
        </property>

(2)属性值包含特殊符号

 <!--属性值包含特殊符号
         1.进行转义 &lt;&gt;
         2.把特殊符号内容写到CDATA
         -->
        <property name="address" >
            <value>
                <![CDATA[<<南京>>]]>
            </value>
        </property>

IOC操作Bean管理(xml注入集合类型属性)

1.注入数组类型属性

2.注入list集合类型属性

3.注入map集合类型属性

(1)创建类,定义数组,list,map,set类型属性,生成对应set方法。

public class Stu {
    private String[] courses;
    private List<String> list;
    private Map<String,String> maps;
    private Set<String> sets;

    public void setCourses(String[] courses) {
        this.courses = courses;
    }

    public void setList(List<String> list) {
        this.list = list;
    }

    public void setMaps(Map<String, String> maps) {
        this.maps = maps;
    }

    public void setSets(Set<String> sets) {
        this.sets = sets;
    }
}

(2)在spring配置文件中进行配置

<!--集合类型属性注入-->
    <bean id="stu" class="com.atguigu.spring5.Stu">
    <!--数组类型属性注入-->
        <property name="courses">
            <array>
                <value>java课程</value>
                <value>数据库课程</value>
            </array>
        </property>
    <!--list类型属性注入-->
        <property name="list">
            <list>
                <value>张三</value>
                <value>小明</value>
            </list>
        </property>
    <!--map类型属性注入-->
        <property name="maps">
            <map>
                <entry key="JAVA" value="java"></entry>
                <entry key="PHP" value="php"></entry>
            </map>
        </property>
    <!--set类型属性注入-->
        <property name="sets">
            <set>
                <value>MySQL</value>
                <value>Redis</value>
            </set>
        </property>
    </bean>

 


以上为尚硅谷视频学习笔记。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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