spring 源码分析

本文深入探讨了Spring框架的IOC(Inverse of Control)容器的工作原理,包括解析XML配置文件、注册BeanDefinition到BeanFactory、提供查询Bean的服务及创建Bean的过程。特别关注了BeanDefinition的结构及其在继承场景下的合并方式。

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这里先讲的纲要,以后会会结合代码,展示spring里优美的解决方案。。比如 模板模式、适配器模式、策略模式等等
Spring的IOC 可以分为
    1) 解析XML ,注册bean definition 到 bean factory
    2) 提供查询bean的服务
    3) 创建bean
    先讲解下第一点 关于解析xml,封装bean definition的过程, 通过解析xml 得到bean name 先到父工厂中查询 是否存在该 bean的  bean definition,如果有返回该对象,如果没有就去创建一个新的bean definition,如果该bean 是继承父类的bean定义 spring会合成merged bean definition。关于bean definition 对象,它包含了对象的class,是否是单列,是否懒加载,是否自动装配等等一些信息。
    关于bean服务,spring会先去父工厂中查询该bean是否存在,如果有直接返回父工厂的bean对象,否则会根据bean           definition创建。
    创建bean, spring用类反射和cglib 来创建bean 对象。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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