第十一章 集成Spring framework

Spring 、 Spring Framework 、 Spring Boot 、 Spring Cloud 的区别 Spring 、 Spring Framework 、 Spring Boot 、 Spring Cloud 的区别 spring介绍 从配置到安全,从web应用程序到大数据——无论应用程序的基础设施需求是什么,都有一个Spring项目可以帮助您构建它。从小处开始,用你需要的东西——spring是模块化设计的。可以说Spring是一个生态体系(也可以说是技术体系),是集大成者,它包含了Spring Framework、Spring Boot、Spring Cloud等。 Spring Boot介绍 Sp 阅读详情


第十一章 集成Spring framework


Springframework 是一个为了简化JavaEE开发而创建的一个框架,其中主要的功能为IOC。简单说明参看Springfremework 的founder Rod Johnson 写的

《Introduction to Springframwork》

http://www.theserverside.com/tt/articles/article.tss?l=SpringFramework

 

Sringframework总最著名的特性要数控制反转(Inversion of Control),也叫依赖注入(Dependency Injection),详细参看Martin Flower的文章:

《Inversion of Control Containers and the Dependency Injection pattern》

http://martinfowler.com/articles/injection.html

 

Ioc的来源


时代的变迁:

New → 基于接口的编程 → 工厂方法 → Ioc


我们先看一个代码关系,例如:

TopLogic需要一个SecondLogic完成一定的业务。

SecondLogic需要TopDAO来完成数据库访问。


New时代:

那么一定会有这样的代码:

public class TopLogic{

    private SecondLogic logic ;


    public TopLogic() {

       logic = new SecondLogic();

       //以下为初始化方法调用

       logic.XXX

       ...

    }  


    public topMethod() {

       loggic.someMethod();

    }


}


public class SecondLogic{

    private TopDAO dao ;


    public SecondLogic() {

       dao = new TopDAO();

       //以下为初始化方法调用

       dao.XXX

       ...

    }  

}


在New时代,对象间的关系通过New操作符链接,如果你需要一个对象,简单的New一个就好。
New的好处是非常简单,不好的地方有两点,第一,你不知道New了多少个,在哪里New的。
第二是,一旦对象的名字发生了变更,或者New的初始化发生了变更(更常见),所有使用到New的地方都需要修改。

基于接口的时代:
接口是服务定义,接口是类型定义:一个接口定义了一种类型(接口名字),这种类型提供
特定的服务(接口方法)。

基于接口的编程一定要讲一个服务类(例如TopLogic,SecondLogic等)分成两部分,一个用于定义服务的接口,和
一个实现了接口方法的实现类。
例如
public interface SecondLogic {
    public void someMethod();
}

public class SecondLogicImpl implements SecondLogic{
    public void someMethod() {
       ....
    }
}

在TopLogic中使用SecondLogic的时候,不需要使用SecondLogicImpl定义,而用接口定义,
只是在实例化这个类型(接口)的时候才需要实例化类的名字(SecondLogicImpl)例如:


public class TopLogic{

    private SecondLogic logic ;


    public TopLogic() {

       logic = new SecondLogicImpl();

       //以下为初始化方法调用

       logic.XXX

       ...

    }  


    public topMethod() {

       loggic.someMethod();

    }


}

通过使用基于接口的编程,减低了变量名字变更造成的影线,但是没有降低变量初始化
过程变化的影响。

工厂方法和基于接口联合使用
为了将变量初始化过程变化的影响变为最小,必须把变量的初始化方法风中起来,于是
产生了工厂方法

例如,我们会有SecondLogicFacotry工厂负责专门初始化SecondLogic的实例,代码为:

public class SecondLogicFactory {
    public static SecondLogic createSecondLogic() {
       SecondLogic logic = new SecondLogicImpl();

       //以下为初始化方法调用

       logic.XXX

       ...

       return logic;
    }
}


这时,TopLogic中所有关于SecondLogic初始化的内容都被移除了,TopLogic变为:

public class TopLogic{

    private SecondLogic logic ;


    public TopLogic() {

       logic = SecondLogicFactory.createSecondLogic()

    }  


    public topMethod() {

       loggic.someMethod();

    }


}


通常上述逐步的简化代码变得越来越清楚。


Ioc时代(以Spring为例)

 

Ioc将所有的对象之间的关系转移到了xml配置文件中来。
在TopLogic中声明存储SecondLogic的属性

public class TopLogic{

    private SecondLogic logic ;


    public void setSecondLogic(SecondLogic logic) {
       this.logic = logic;
    }

    public TopLogic() {


    }  


    public topMethod() {

       loggic.someMethod();

    }


}


声明变量之间的关系:

<beans>
    <bean id="secondLogic" class="com.jpleasure.teamware.logic.SecondLogic">
       <property name="XXX" value = "11111"/>
       <property name="YYY" value = "22222"/>
    </bean>
    <bean id="topLogic" class="com.jpleasure.teamware.logic.TopLogic">
       <property name="secondLogic" ref = " secondLogic"/>
    </bean>
</beans>

当我们从Spring IOC容器中取得topLogic的时候,其中的secondLogic属性自动的通过
配置文件的配置得到了初始化。

为什么Strut2需要使用SpringFramework
在Struts2中Action是我们扩展的点,我们使用Action处理用户提交的请求,向用户展现数据。
为了更好的组织代码的结构,我们一般情况下使用三层的构架:
Action → Logic → Dao
这样如果我们手动的管理这些对象之间的关系,以方便非常的繁琐,另外也很不利于管理
变更,所以我们更倾向于使用Spring等类似的IOC框架类管理。

如何将Springframework和Struts2结合起来
回想第一章,我们指导在Struts2中每一个对象都是靠ObjectFactory创建的,而Springframework
就是用来管理对象创佳的,我们只需要将ObjectFactory的对象创建方法改为Spring即可。

1)在struts.properties或者struts.xml文件中将objectfactory的属性设置为spring方式:
    xml方式:
    <constant name="struts.objectFactory" value="org.apache.struts2.spring.StrutsSpringObjectFactory" />
    properties方式:
    struts.objectFactory=org.apache.struts2.spring.StrutsSpringObjectFactory
2)当然还需要将需要的Jar文件放在WEB-INF/lib目录下
    这些文件包括:
    struts2-spring-plugin-2.0.9.jar
    spring.jar(为了省事,包含了所有的spring模块,实际项目中可以考虑使用具体的模块)
3)剩余的就是Springframework的配置了
    第一,告诉Spring,对象间关系的配置在那里存放
    需要在web.xml文件中添加如下内容(注意顺序):
    这个Listener在应用程序启动的时候启动,用来读取配置文件。
    <listener>
        <listener-class>
            org.springframework.web.context.ContextLoaderListener
        </listener-class>
    </listener>

    这个参数配置了配置文件的路径,说明我们可以在classpath或者WEB-INF目录下
    防止名字满足applicationContext-*.xml格式你的文件。
    <context-param>
        <param-name>contextConfigLocation</param-name>
        <param-value>
            /WEB-INF/applicationContext-*.xml,classpath*:applicationContext-*.xml
        </param-value>
    </context-param>

4)如何让Struts2的Action和Springframework的bean管理起来?
    Struts2会根据struts.xml中配置的class名字在springframeowrk中找id相同的bean,如果找不到
    就按照普通的方式实例化Action类。
    例如:
    struts-todo.xml
        <action name="forward" method="forward"
            class="todo">
            <result name="insert">/todo/insert.jsp</result>
            <result name="update">/todo/insert.jsp</result>
            <result name="delete">/todo/insert.jsp</result>
        </action>
    applicationContext-todo.xml
        <bean id="todo" class="com.jpleasure.teamware.action.TodoAction"
            singleton="false">
        <property name="todoLogic" ref="todoLogic"></property>
        </bean>
    则class=“todo”的Action会使用com.jpleasure.teamware.action.TodoAction。

基本程序结构:
│  .classpath
│  .project
├─src
│  │  applicationContext-todo.xml
│  │  struts-todo.xml
│  │  struts.properties
│  │  struts.xml
│  │  teamware.properties
│  │ 
│  └─com
│      └─jpleasure
│          └─teamware
│              ├─action
│              ├─dao
│              ├─fw
│              ├─logic
│              ├─util
│              └─vo
└─WebContent
    │  Index.html
    │  Index.jsp
    │ 
    ├─META-INF
    │      MANIFEST.MF
    │     
    ├─todo
    │      list.jsp
    │     
    └─WEB-INF
        │  web.xml
        │ 
        └─lib
                commons-logging-1.0.4.jar
                freemarker-2.3.8.jar
                ognl-2.6.11.jar
                spring.jar
                struts2-core-2.0.9.jar
                struts2-spring-plugin-2.0.9.jar
                xwork-2.0.4.jar
               

关于Spring的内容,请参看www.springframework.org



 
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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你是否还在为Spring应用监控面临这些挑战而困扰?生产环境中指标采集延迟导致故障排查滞后、多维度监控数据整合困难、以及监控配置侵入业务代码影响系统性能?本文将通过**Micrometer(度量指标门面框架)** 与**Prometheus(时序数据库)** 的深度集成方案,帮助你在15分钟内构建零侵入、高可用的企业级监控体系。读完本文后,你将掌握: - 基于Spring原生注解的监控指标埋点技...

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Spring Framework(超详细)

Bean相关依赖相关。

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Jmix Framework与Spring Boot集成教程:构建强大后端服务的完整指南

Jmix Framework是一个基于Spring Boot构建的企业级全栈开发框架,它把Spring Boot集成、数据访问、安全认证和REST API开发等能力封装成开箱即用的模块,让你可以用更少的代码快速构建强大的后端服务。本教程面向新手和普通开发者,从零讲解Jmix与Spring Boot集成的原理、环境准备、配置方法以及安全认证实践,帮助你快速上手这一高效的Java后端框架。 ## 什

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ESPnet2 ACESinger-KiSing-V2 歌声合成实战:数据构建与 VISinger 训练指南

ACESinger-KiSing-V2(`egs2/kising/svs1`)是 ESPnet2 中一个以 ACESinger 数据增强方案扩充的中文歌声合成(SVS)recipe。本文从数据集目录规范、自动下载与处理脚本、Kaldi 风格数据目录生成,到 VISinger/VISinger2 的完整训练与评估流程进行系统讲解,读者可以据此端到端复现该 recipe,并理解 ESPnet2 SVS

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《Spring Framework实战》5:Spring Framework 概述

今天,在 Spring Boot 的帮助下,应用程序是在 devops 和 云友好的方式,嵌入了 Servlet 容器,并且很容易更改。除了 Spring 框架之外,还有其他 项目,例如 Spring Boot、Spring Security、Spring Data、Spring Cloud、Spring Batch、 等等。它还包括基于 Servlet 的 Spring MVC Web 框架,并且在 parallel,Spring WebFlux 反应式 Web 框架。最初,这些是基于通用包的。

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