6、Spring框架入门:核心特性与应用实践

Spring框架入门:核心特性与应用实践

1. Spring框架概述

Java应用,无论是基础程序还是复杂的企业级应用,都是由一组对象组成的,这些对象是满足数据请求的构建块和/或服务。Spring框架由SpringSource(http://www.springsource.org)托管,可从http://www.springsource/org/download下载。它通过组织中间层对象来解决Java/Java EE开发问题,并处理通常需要开发者自己创建的底层工作。Spring可以在任何架构层和运行时环境中工作。

2. Spring Bean的装配

2.1 控制反转(IoC)

IoC容器,也称为核心容器,负责将Spring Bean连接在一起,同时负责Spring中对象的配置和创建。在大多数情况下,当对象需要数据引用时,它会从外部数据存储库中查找或检索。而IoC允许组件无需了解数据源的位置信息,通过反转检索方向来简化数据检索过程。

核心容器通过传递资源引用管理POJO,组件只需具备处理传入数据的能力,无需知道如何或从何处获取数据,这简化了编码和测试。IoC有助于在Spring应用中创建抽象层,核心容器提供了一个访问对象的中心位置,即应用上下文,可配置为Java 5注解或包含每个Bean签名的XML文件。IoC也被称为“好莱坞原则”——“别打电话给我们,我们会打给你”,这是类库和框架的主要区别。

2.2 依赖注入(DI)

Spring框架使用DI来实现IoC的目标。Spring Bean或POJO通过getter、setter方法或构造函数声明属性,允许依赖项被提供给它们,而不是自己查找依

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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