@Autowired 和 @Resource 的区别和联系【总结】

本文详细对比了@Autowired与@Resource这两个Spring框架中常用的依赖注入注解。解释了@Autowired如何按类型进行依赖注入,并说明了如何通过设置参数来允许注入null值或结合@Qualifier按名称注入。同时,介绍了@Resource默认按名称进行注入的特点,以及如何指定名称和按类型注入。

@Autowired  和 @Resource 的区别和联系【总结】

 

@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[e.g:  @Autowired(required=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 上,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 

可以依据名字 注入
也可以依据类型 注入
默认按 byName自动注入

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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