Springboot中Service+ServiceImpl的结构解析

本文探讨了Springboot项目中采用Service+ServiceImpl结构的原因,主要是为了解决移植性问题。通过将业务逻辑抽象到Service接口,使得Controller层与具体的数据库操作解耦,当需要更换数据库时,只需提供新的ServiceImpl实现即可,提高了代码的可移植性。

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为解决移植性问题而设计的


一开始大多数项目都是直接在业务处理层的Service类中嵌入JDBC代码,这就使得这个Service类与数据库紧藕合,在换一种数据库后,就要修改Service类中的sql。于是就有了controller+service+serviceImpl;  Service类设计成一个接口,使控制层只依赖这个接口;这样,当某天这个应用要跑在其它数据库上时,就而只需要增加一个serviceImpl类。

项目结构如下:

具体代码如下:

PersonService
package com.service.serviceimpldemo.Service;

/**
 * description:
 * author: 
 */
public interface PersonService {
    public String name();
}
WomanServiceImpl
package com.service.serviceimpldemo.Service.impl;

import com.service.serviceimpldemo.Service.PersonService;
import org.springframework.stereotype.Service;

/**
 * description:
 * author:
 */
@Service("womanServic
非常抱歉,我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中,并没有直接提供离散余弦变换(DCT)的函数。对于 DCT 的实现,你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换(DCT)系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差:", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中,我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`,然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵,并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意,这只是一个示例,用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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