控制反转(IOC)和依赖注入(DI)

本文阐述了控制反转和依赖注入的概念,并解释了它们之间的区别。通过实例说明,展示了如何将控制权从代码转移到容器,以及依赖注入如何实现解耦,使组件独立于具体实现。

      开始用依赖注入时,以为控制反转和依赖注入是同一件事,经过查找资料才发现,之前自己的理解是错的。

      控制反转是把对组件/对象的控制权进行转移,由原来代码控制转移给容器。

      比如:

      以前在使用接口的方法时通过实例化对象IA a=new A();来调用接口IA的方法。而用DI时,不需要知道接口的实现,只需要提供该接口给容器,由容器去查找该接口的实现,这样就将原来代码本身的控制权交给了容器。

     依赖注入是将接口与实现的对应关系注册到容器中,当使用时只需知道接口。这样在调用时就只依赖于抽象类,而不是具体类,从而达到了解耦的效果。依赖注入其实是一种实现IOC模式的模式,即DI实现IOC的一种方式。

    依赖倒置原则就是高层模块不应该依赖于低层模块,他们都应该依赖于抽象;抽象不应该依赖于具体实现,具体实现应该依赖于抽象。

                                                                                                                                                                          仅个人理解

转载于:https://www.cnblogs.com/wmj01/p/5301659.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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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