Spring-DI三种依赖注入

本文深入解析Spring框架中的三种依赖注入方式:属性赋值注入、构造器注入和p命名空间注入。详细介绍了每种注入方式的XML配置语法及应用场景,帮助读者理解如何在Spring中灵活运用依赖注入。

1.<property>赋值

<property name="name" value="s"></property>

name为属性名,value为属性值

这种方法的依赖注入,底层调用的方法是set方法

<bean id="student" class="school.student">
		<!-- property:该class所代表的类的属性 name:属性名 value:属性值 -->
		<property name="name" value="s"></property>
		<property name="age" value="12"></property>
		<property name="no" value="123"></property>
</bean>

2.构造器注入(构造方法)

在相应的类中需要添加构造方法

<constructor-arg value="s" index="1" name=" " type="" ></constructor-arg>

如果赋值的数据的8中简单的类型,使用value,如果是应用类型(除了String)使用ref

value属性值,index为索引对应构造函数中的第几个参数,name为属性名,type为数据类型

一般不需要改变参数的顺序只需要value或者ref就可以了,如果改变参数的顺序,就要使用index,Type,name

<constructor-arg value="java" index="" name="" type=""></constructor-arg> 
<constructor-arg value="200"></constructor-arg> 
<constructor-arg ref="teacher"></constructor-arg> 

3.p命名空间
使用p命名空间,必须要先引入命名空间

打开创建的bean切换到NmaeSpaces,添加p- "http://www.springframework.org/schema/p"

在bean的头部就会出现

简单类型 p:属性名="属性值"
引用类型(除了String)p:属性名-ref ="属性值"

	<bean id="student" class="school.student" p:age="s" p:name="12" p:no="123">
		
		
	</bean>

 

 

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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