spring梳理（二）

最新推荐文章于 2024-08-23 10:04:57 发布
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      上一篇主要内容有，Spring的hello world，并以之为基础对spring配置文件的结构、bean命名、以及bean的实例化做了复述。


spring知识点梳理
qq_45705626的博客
02-08 882
Spring 框架全知识点梳理。
Spring框架底层原理脉络梳理
qq_45061342的博客
07-24 1137
AOP就是进行动态代理，在创建一个Bean的过程中，Spring在最后一步会去判断当前正在创建的这个Bean是不是需要进行AOP，如果需要则会进行动态代理。 如何判断当前Bean对象需不需要进行AOP: 找出所有的切面Bean 遍历切面中的每个方法，看是否写了@Before、@After等注解 如果写了，则判断所对应的Pointcut是否和当前Bean对象的类匹配 如果匹配则表示当前Bean对象有匹配的的Pointcut，表示需要进行AOP
Spring6梳理1
haozihua的博客
08-23 906
本文首先介绍了Spring的狭义和广义区分，然后介绍了Spring Framework的特点，分别有非侵入式、控制反转、面向切面编程、容器、组件化、一站式的特点之后又介绍了Spring模块的组成，又详细地说明了各个模块的作用。其次，本项目的软件版本，IDEA版本为2022.1.2，JDK版本为17，Spring版本为6.0.2，Maven版本为3.9.6。
spring框架梳理图
qq_33271461的博客
12-12 705
spring框架梳理图
Spring知识点梳理
qq_44794280的博客
01-17 1609
一.Spring的bean与Ioc bean标签 <!-- 每一个实现类就对应一个bean标签 id属性: 对象的唯一标识，根据这个唯一标识，就可以从核心容器中获取对象 class属性: 对象所属的实现类的全限定名 scope属性: 对象的范围 1. singleton 单例（默认） 2. prototype 多例 lazy
Spring核心流程梳理
trayvontang的博客
01-09 2019
文章目录1. 简介2. 开始3. AbstractApplicationContext的refresh4. refresh方法说明5. 核心流程梳理6. Bean生命周期 1. 简介 之前其实有写过Spring Bean的生命周期：Spring 容器Bean与生命周期。 当时太过于关注细节的实现，而进入了Spring庞大的体系之中，对于还不太了解Spring的朋友不太友好，也不方便记忆。 所以，这一次以应用为目的来重新梳理一下Spring核心流程。 因为对于实用主义来说，暂时并不想关心那么多Spring的细
重看Spring聚焦Environment分析
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本文深入分析了Spring框架中Environment模块的设计与实现，详细讲解了Profiles、Properties的使用，及其与Spring IOC容器的关系。通过对源码的剖析，读者可以理解如何利用Environment来管理不同的应用环境配置，如开发、测试、生产环境等。此外，文章还探讨了PropertyResolver接口和ConfigurableEnvironment接口的功能及其在实际开发中的应用，帮助开发者在多环境配置中灵活应对，提高项目的可维护性与扩展性。
Spring运行逻辑梳理
seanwang925的博客
11-02 219
Spring运行逻辑梳理
Spring 核心组件梳理
qq_28403781的博客
07-20 125
它是一个全面的、企业应用开发一站式的解决方案，贯穿表现层、业务层、持久层。但是 Spring 仍然可以和其他的框架无缝整合。 spring特点: Spring核心组件： Spring常用模块： spring主要jar包： spring常用注解： ...
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#### 二、Spring MVC的优势 Spring MVC之所以受到广大开发者的青睐，主要是因为它具备以下几个显著优势： 1. **清晰的角色划分**：Spring MVC为不同的组件分配了明确的角色，如控制器（Controller）、验证器...
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SpringCloud知识点的梳理，非常难得的学习资料。本人也是从网上下载的，非原创，分享给大家，如有雷同，纯属巧合。
1.Spring核心功能梳理，配套测试代码
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Spring框架是Java开发中不可或缺的一部分，它以其强大的依赖注入（DI）和面向切面编程（AOP）功能而闻名。让我们深入探讨一下标题和描述中提及的几个关键知识点。 1. **Bean的生命周期**： Spring中的Bean生命周期...
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12-03
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12-03
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
最新发布
12-03
内容概要：本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络（ANN）设计展开，重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践，利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近，提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法，形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制理论基础，熟悉Matlab编程，从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法；②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用；③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制；④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码动手实践，先从运动学建模入手，逐步深入动力学分析与神经网络训练，注重理论推导与仿真实验的结合，以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
mall-swarm是一个基于SpringCloudHoxton与Alibaba生态构建的微服务分布式电商平台系统_它包含了完整的商品管理订单处理会员中心营销活动库存管.zip
12-03
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eBestMall_B2B2C商城系统_是一个基于Yii20框架构建的面向传统企业与创业者的综合性电子商务解决方案平台_它整合了零售网店网上商城多级分销B2B2C多商户商.zip
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spring ai 整体流程梳理
05-08
<think>好的，我现在需要回答用户关于Spring AI的整体流程和架构的问题。首先，我需要回顾一下用户提供的引用内容，确保信息准确。 用户引用了四个资料，其中提到了Spring AI的核心功能、多模型支持、与Spring生态的集成、MCP架构以及示例项目配置。用户的问题集中在架构和工作流程上，所以我需要把这些点组织起来。 首先，Spring AI的整体架构可能分为几个层次。根据引用[1]，它强调模块化设计和可移植API，这可能涉及模型抽象层和具体实现。引用[3]提到的MCP架构，可能涉及客户端和服务器的启动器，需要解释这部分如何集成到Spring Boot中。 工作流程方面，用户可能需要知道从请求到响应的过程，比如如何通过统一API调用不同模型，预处理和后处理步骤，以及RAG（检索增强生成）的应用场景。引用[2]提到与DeepSeek的集成，这可能作为示例说明如何配置和使用模型。 还需要考虑依赖管理和自动配置，引用[4]中的POM配置显示了父项目的依赖管理，这可能是架构中的一部分，确保开发者能方便地引入所需模块。 需要检查是否有遗漏的部分，比如安全特性、扩展机制或者事务管理，但根据现有引用，可能需要集中在核心架构和流程上。同时，用户要求结构清晰，分步骤解析，所以需要将架构分解成组件，并描述它们如何协作。 最后，生成相关问题时要围绕架构、组件、工作流程、优势和应用场景，确保问题覆盖用户可能感兴趣的方面。</think>### Spring AI架构与工作流程解析 Spring AI作为Spring生态中面向AI应用开发的核心框架，采用分层架构设计实现模型无关性和企业级扩展能力。以下是其核心架构和工作流程解析： #### 一、架构分层设计（基于引用[1][3][4]） 1. **统一接口层** 提供`ChatClient`、`EmbeddingClient`等标准化接口，实现不同AI服务的无缝切换 ```java @Autowired private ChatClient chatClient; // 通过依赖注入获取模型实例 ``` 2. **模型适配层** 实现OpenAI、DeepSeek、HuggingFace等主流模型的适配器，如`OpenAiChatClient` $$模型兼容性公式：\forall M \in Models, \exists Adapter \Rightarrow Service(M)$$ 3. **核心引擎层** - **上下文管理**：维护对话历史状态 - **请求编排**：实现链式调用（Chain of Responsibility模式） - **缓存机制**：通过`@Cacheable`注解优化高频请求 4. **企业扩展层** 集成Spring Security实现权限控制，支持分布式事务管理（基于引用[3]的MCP架构） #### 二、典型工作流程（结合引用[2][4]） 1. **初始化配置** 通过`application.yml`配置模型参数： ```yaml spring.ai.openai.api-key=${API_KEY} spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-4 ``` 2. **请求处理阶段** ```mermaid graph TD A[用户请求] --> B(参数标准化) B --> C{模型路由} C -->|本地模型| D[Embedding计算] C -->|云端API| E[HTTPS请求封装] D/E --> F[结果格式化] ``` 3. **检索增强生成（RAG）** 结合向量数据库实现知识增强： $$相关性评分公式：score(q,d) = \frac{\vec{q} \cdot \vec{d}}{||\vec{q}|| \cdot ||\vec{d}||}$$ 4. **响应处理** 应用后处理器链进行内容过滤、格式转换等操作 #### 三、核心优势（基于引用[1][2]） 1. **模块化设计**：通过Starter实现按需加载 2. **企业级特性**：集成监控、熔断、重试机制 3. **多模型支持**：统一API对接20+主流模型[^1]
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