@Component,@Service,@Controller,@Repository 解說

在一个稍大的项目中,通常会有上百个组件,如果这些组件采用xml的bean定义来配置,显然会增加配置文件的体积,查找以及维护起来也不太方便。Spring2.5为我们引入了组件自动扫描机制,他可以在类路径底下寻找标注了 @Component,@Service,@Controller,@Repository注解的类,并把这些类纳入进spring容器中管理。它的作用和在xml文件中使用bean节点配置组件时一样的。要使用自动扫描机制,我们需要打开以下配置信息:
Java代码 复制代码

1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-2.5.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-2.5.xsd"
2. >
3.
4. <context:component-scan base-package=”com.eric.spring”>
5. </beans>
6. 其中base-package为需要扫描的包(含所有子包) @Service用于标注业务层组件,@Controller用于标注控制层组件(如struts中的action),@Repository用于标注数据访问组件,即DAO组件,而@Component泛指组件,当组件不好归类的时候,我们可以使用这个注解进行标注。
7. @Service public class VentorServiceImpl implements iVentorService {
8. } @Repository public class VentorDaoImpl implements iVentorDao {
9. } getBean的默认名称是类名(头字母小写),如果想自定义,可以@Service(“aaaaa”)这样来指定,这种bean默认是单例的,如果想改变,可以使用@Service(“beanName”) @Scope(“prototype”)来改变。可以使用以下方式指定初始化方法和销毁方法(方法名任意): @PostConstruct public void init() {
10. }
11. @PreDestroy public void destory() {
12. }



=======================

Spring2.5中使用注解装配属性and组件自动扫描 收藏

Spring2.5中使用注解装配属性
可在Java代码中使用@Resource或者@Autowired注解进行装配,但需在XML中配置以下信息
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/context
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-2.5.xsd"
然后显式的配置<context:annotation-config/>
该配置隐式注册了多个对注解进行解析的处理器,如下列举
AutowiredAnnotationBeanPostProcessor CommonAnnotationBeanPostProcessor
PersistenceAnnotationBeanPostProcessor RequiredAnnotationBeanPostProcessor
其实,注解本身做不了任何事情,和XML一样,只起到配置的作用,主要在于背后强大的处理器

另外,比较建议使用@Resource注解,而不要使用@Autowired注解
因为@Autowired注解是Spring提供的,而@Resource注解是J2EE提供的
在JDK6中就已经包含@Resource注解了,所以它没有跟Spring紧密耦合
并且在使用Spring时,若使用了JSR-250中的注解,如@Resource//@PostConstruct//@PreDestroy
那么还需要Spring安装目录中的SPRING_HOME\\lib\\j2ee\\common-annotations.jar包的支持
这里面的@Resource注解就是在SPRING_HOME\\lib\\j2ee\\common-annotations.jar中的

@Resource注解
@Resource注解和@Autowired一样,也可以标注在字段或属性的setter方法上
@Resource默认按名称装配,名称可以通过name属性指定。当找不到与名称匹配的bean时,才会按类型装配
若注解标注在字段上且未指定name属性,则默认取字段名作为bean名称寻找依赖对象
若注解标注在setter上且未指定name属性,则默认取属性名作为bean名称寻找依赖对象
如果没有指定name属性,并且按照默认的名称仍找不到依赖对象时,它就会按类型匹配
但只要指定了name属性,就只能按名称装配了

@Autowired注解
@Autowired默认是按类型装配对象的,默认情况下它要求依赖对象必须存在
如果允许null值,可以设置它的required属性为FALSE,如@Autowired(required=false)
若想要按名称装配,可以结合@Qualifier注解一起使用,如@Autowired(required=false) @Qualifier("personDaoBean")

Spring2.5的组件自动扫描
在一个稍大的项目中通常会有上百个组件,如果都使用XML的bean定义来配置组件的话
显然会增加配置文件的体积,查找及维护也不方便
而Spring2.5就为我们引入了组件自动扫描机制
它可以在classpath下寻找标注了@Service、@Repository、@Controller、@Component注解的类
并把这些类纳入Spring容器中管理,它的作用和在XML中使用bean节点配置组件是一样的
使用自动扫描机制,则需配置<context:component-scan base-package="com.jadyer"/>启动自动扫描
其中base-package指定需要扫描的包,它会扫描指定包中的类和子包里面类
@Service用于标注业务层组件
@Repository用于标注数据访问组件,即DAO组件
@Controller用于标注控制层组件,如Struts中的Action
硬件级Dalvik字节码粒度无痕HOOK及VMP取址码定位分析 2.通过硬件读写断点的输出信息 可知pc寄存器就是art解释器的取码地址 直接硬件执行断点在这个pc 即可直接trace所有的smali执行流 通杀所有机型系统。本文即将探讨的是 如何在硬件级别实现dalvik bytecode粒度的无痕拦截技术 并实现鼠标点击一键hook 指哪儿打哪儿 感受 button power 的强大魅力!4.由于硬件断点是同步的 断下后可随时硬件dump下这一瞬间的app内存映像 写入unicorn的内存模拟执行。解释器在解释执行前必会读取内存中的bytecode。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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programloverjack
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