1.springIOC初识

本文详细介绍了IOC(控制反转)的概念及其实现过程,通过Spring框架的使用,展示了如何通过容器来负责对象的创建与管理。从创建配置文件到启动容器并获取对象,逐步解析了IOC的工作原理。

IOC,控制反转,从最浅显的角度来讲就是通过Spring容器来负责创建对象

大体的实现结构

1.首先有一个我们需要运行的类

2.在spring专属的xml配置文件中配置该类

3.启动容器 

4.从该容器中获取此类的对象

5.调用对象的方法

简单demo

1.导包,最基本的是spring.jar和commons-logging.jar

2.创建我们需要运行的类

public class HelloWorld {
	public void hello(){
		System.out.println("hello world");
	}
}

3.编写applicationContext.xml配置文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--beans里面的每个bean就是一个需要容器启动的类 -->
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       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-2.5.xsd">
     <!--每个bean的id一般都命名为该类名的首字母小写的名字-->
	<bean id="helloWorld" class="HelloWorld的全类名"></bean>
    <!--每一个alias都是一个别名,name就是上面定义的id,alias就是别名-->
	<alias name="helloWorld" alias="王五"/>
	<alias name="helloWorld" alias="林志玲"/>
	<alias name="helloWorld" alias="赵六"/>
</beans>

4.启动容器,获取对象,调用方法

public class HelloWorldTest {
	@Test
	public void test(){
		/*
		 * 1、启动spring容器
		 * 2、从spring容器中把helloWorld拿出来
		 * 3、对象.方法
		 */
		//启动spring容器
		ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");//配置文件的全路径
		HelloWorld helloWorld = (HelloWorld)context.getBean("helloWorld");//根据配置文件中的id获取对象
		helloWorld.hello();
	}
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/Niel-3/p/7498543.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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