趣解控制反转(IoC)与依赖注入(DI)

本文深入探讨了控制反转(IoC)与依赖注入(DI)的概念,解释了它们如何在Spring框架中实现对象生命周期和对象间关系的管理。通过类比寻找女朋友的过程与传统程序开发中的对象依赖,清晰地阐述了IoC和DI的运作原理,特别是通过婚介机构的角色引入了依赖注入的概念,并进一步解释了Java反射机制在实现这一过程中的作用。
 控制反转(IoC)与依赖注入(DI)

  IoC(Inversion of Control),这是spring的核心,贯穿始终。所谓IoC,对于spring框架来说,就是由spring来负责控制对象的生命周期和对象间的关系。这是什么意思呢,举个简单的例子,我们是如何找女朋友的?
常见的情况是,我们到处去看哪里有长得漂亮身材又好的mm,然后打听她们的兴趣爱好、qq号、电话号、手机号、MSN………,想办法认识她们,投其所好送其所要,然后嘿嘿……这个过程是复杂深奥的,我们必须自己设计和面对每个环节。传统的程序开发也是如此,在一个对象中,如果要使用另外的对象,就必须创建它(自己new一个,或者从JNDI中查询一个),使用完之后还要将对象销毁(比如,Connection等),
对象始终会和其他的接口或类藕合起来。

  那么IoC是如何做的呢?有点像通过婚介找女朋友,在我和女朋友之间引入了一个第三方机构:婚姻介绍所。婚介管理了很多男男女女的资料,我可以向婚介所提出一个列表,告诉它我想找个什么样的女朋友,比如长得像李嘉欣,身材像林林志玲,唱歌像刘德华,速度像刘翔,身高像姚明之类的,然后婚介就会按照我们的要求,提供一个mm,我们只需要去和她谈恋爱、结婚就行了。简单明了,如果婚介给我们的人选不符合要求,我们就会抛出异常。整个过程不再由我自己控 制,而是有婚介这样一个类似容器的机构来控制。Spring所倡导的开发方式就是如此,所有的类都会在spring容器中登记,告诉spring你是个什么东西,你需要什么东西,然后spring会在系统运行到适当的时候,把你要的东西主动给你,同时也把你交给其他需要你的东西。所有的类的创建、销毁都由spring来控制,也就是说控制对象生存周期的不再是引用它的对象,而是spring。对于某个具体的对象而言,以前是它控制其他对象,现在是所有对象 都被spring控制,所以这叫控制反转。如果你还不明白的话,我决定放弃。

     IoC的一个重点是在系统运行中,动态的向某个对象提供它所需要的其他对象。这一点是通过DI(Dependency Injection,依赖注入)来实现的。比如对象A需要操作数据库,
以前我们总是要在A中自己编写代码来获得一个Connection对象,有了spring我们就只需要告诉spring,A中需要一个Connection,至于这个Connection怎么构造,何时构造,
A不需要知道。在系统 运行时,spring会在适当的时候制造一个Connection,然后像打针一样,注射到A当中,这样就完成了对各个对象之间关系的控制。A需要依赖 Connection才能正常运行,而这个Connection是由spring注入到A中的,依赖注入的名字就这么来的。那么DI是如何实现的呢? 
Java 1.3之后一个重要特征是反射(reflection),它允许程序在运行的时候动态的生成对象、执行对象的方法、改变对象的属性,spring就是通过反射来实现注入的。 
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内容概要:本文系统讲了边缘AI模型部署优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题决方案未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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