Spring公共属性的注入

本文介绍了Spring框架中如何使用公共属性注入来简化配置文件。通过将多个bean的共有属性提取到一个抽象bean中,实现了一次定义多次复用的目的。

Spring公共属性的注入

公共的意思是多个bean拥有同名的字段名,把这些相同的字段提取出来放到配置文件中。这样可以减少配置文件的大小。

而不是说字段是public的。

 

applicationContext.xml文件:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:amq="http://activemq.apache.org/schema/core" xmlns:jms="http://www.springframework.org/schema/jms"
	xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="
http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
http://activemq.apache.org/schema/core http://activemq.apache.org/schema/core/activemq-core-5.4.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/jms http://www.springframework.org/schema/jms/spring-jms-3.0.xsd">

        <!-- 公共属性的注入。公共的意思是多个bean有相同的属性名,而不是说属性是public的 -->

        <!-- 公共的属性需要bean标签声明为抽象的abstract="true"。因为它没不属于具体的类,因此没有class这个属性-->
        <bean id="publicbean" abstract="true">
            <property name="id" value="0001"/>
            <property name="name" value="zhangsan"/>
        </bean>

        <!-- 当bean的属性有parent时,说明此bean有公用的属性注入,parent的值就为公用属性的bean的id值 -->
        <bean name="bean1" class="com.cos.bean110317.Bean1" parent="publicbean">
            <property name="password" value="123"/>
        </bean>

        <bean name="bean2" class="com.cos.bean110317.Bean2" parent="publicbean"/>
</beans>

 

 

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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