spring @resource 和 @autowired 的再认识

本文深入探讨了@Resource与@Autowired注解在Spring框架中的作用与区别,包括它们如何实现依赖注入,以及在实际开发中如何合理选择使用方式。

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@Resource的作用相当于@Autowired,只不过@Autowired按byType自动注入,而@Resource默认按 byName自动注入罢了。@Resource有两个属性是比较重要的,分是name和type,Spring将@Resource注解的name属性解析为bean的名字,而type属性则解析为bean的类型。所以如果使用name属性,则使用byName的自动注入策略,而使用type属性时则使用byType自动注入策略。如果既不指定name也不指定type属性,这时将通过反射机制使用byName自动注入策略。
  @Resource装配顺序
  1. 如果同时指定了name和type,则从Spring上下文中找到唯一匹配的bean进行装配,找不到则抛出异常
  2. 如果指定了name,则从上下文中查找名称(id)匹配的bean进行装配,找不到则抛出异常
  3. 如果指定了type,则从上下文中找到类型匹配的唯一bean进行装配,找不到或者找到多个,都会抛出异常

 

  4. 如果既没有指定name,又没有指定type,则自动按照byName方式进行装配;如果没有匹配,则回退为一个原始类型进行匹配,如果匹配则自动装配; 

 

@Resources按名字,是JDK的,@Autowired按类型,是Spring的

 

确实是这样的。大项目,推荐@Resource

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术非正交多址接入技术感兴趣的科研人员工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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