Spring杂记

本文详细介绍了Spring框架的核心特性,包括ApplicationContext的使用、配置文件解析、Bean的作用域、初始化与销毁方法、依赖注入、Spring注解、Spring与JUnit的集成、AOP概念及实现、数据库连接池、JDBC和事务控制。重点讨论了基于XML和注解的声明式事务管理,提供了一站式的Spring学习指南。

什么叫杂记?就是很杂很乱,没有什么逻辑性,目的就是解决一个一个的小问题。所以一定要看一级标题,一级标题是什么就说明当前在聊什么。


另外,本节内容是对JavaEE专栏Day01—Day04的总结

1.如何获取Spring的实例?

1.ApplicationContext的实现类

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2.两种getBean()方法

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1.Spring配置文件内容的详细解释

这个大标题下的全部内容都是对Spring配置文件中那些东西的解释

1.scope

scope:指对象的作用范围

  • 当scope为singleton时,Bean的实例化个数为1个
  • 当scope为prototype时,Bean的实例化个数为多个

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2.init-method和destory-method

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3.无参构造方式将bean注入容器

我们知道通过下面的方式就可以把“userDao”注入到容器中,它的原理是无参构造方法的方式将“userDao”注入到容器中的,也就是说“userDao”中要有默认的无参构造函数。(当然,“userDao”中没有无参构造函数好像也可以注入成功,我也不知道为什么,反正这就是大名鼎鼎的“使用类的无参数构造创建bean的实例化”)

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4.依赖注入

1.set方法解决依赖注入

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2.构造方法解决依赖注入

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Bean的依赖注入的数据类型可以是“普通数据类型”,可以是“集合数据类型”,也可以是“引用数据类型”,这个不多做解释,具体看day01_Spring—IoC和DI

5.import

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1.Spring注解详解

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Value注解

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scope

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PostConstruct和PreDestroy

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1.Spring如何集成Junit?

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1.Spring AOP

1.AOP 的相关术语

  • Target(目标对象):
  • Proxy (代理):
  • Joinpoint(连接点):可以被增强的方法叫连接点
  • Pointcut(切入点):真正被增强了的方法叫做切入点。(可以被增强的方法叫连接点,而切入点是那些真正被
    增强了的方法——可以成为班长和已经成为班长的区别)
  • Advice(通知/ 增强):存放着那些增强的方法
  • Aspect(切面):是切入点和通知的结合
  • Weaving(织入):将切入点和通知结合的过程就是织入。(配置的过程就是织入)

2.AOP的底层实现
你要执行你的切入点方法,一执行spring就监控到,帮你创建代理对象,然后调用代理对象中和切入点的同名的方法,调用时内部会执行目标方法加功能增强方法。

在 spring 中,有jdk代理和cglib代理,框架会根据目标类是否实现了接口来决定采用哪种动态代理的方式。

3.开发明确事项:

    谁是切点(切点表达式配置)
    谁是通知(切面类中的增强方法)
    将切点和通知进行织入配置

4.AOP案例

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那些前置增强、后置增强、环绕增强的案例,以及注解方式实现AOP,详情请见day03_Spring—面向切面编程aop

1.Spring如何引入数据库连接池

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1.Spring如何引入jdbc

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1.Spring如何引入事务控制?

关于事务控制
spring事务控制一共有两种:

  1. 编程式事务控制
    ①PlatformTransactionManager 平台事务管理器,需要你指明你使用的是哪个平台事务管理器对象
    ②TransactionDefinition事务定义对象,需要你定义事务的隔离级别("读已提交"那些)、事物的传播行为(支持不支持当前事务…)
    ③TransactionStatus事务运行状态对象,因为事务是否完成、是否回滚这种状态信息是被动信息,不是你主动去设置的,所以不需要你配置参数

  2. 声明式事务控制
    ①基于XML的声明式事务控制
    ② 基于注解的声明式事务控制

1.当前没有事务时

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2.基于XML的声明式事务控制

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进一步详解xml

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3.基于注解的声明式事务控制(重点)

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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