Spring学习笔记(一)

本文详细介绍了Spring框架的整体架构,包括Core Container、Data Access/Interration、Web、AOP及Test等模块,并提供了环境搭建的基本步骤。

一、Spring的整体架构

1.Core Container

(1)core:包含spring框架基本的核心工具类

(2)bean:包含访问配置文件、创建和管理bean以及进行IOC/DI操作相关的所有类

(3)context:继承了bean特性,为spring核心提供了大量扩展,添加了对国际化、事件传播、资源加载和对context的透明创建的支持;同时也支持j2ee的一些特性,例如EJB、JMX和基础的远程处理;applicationcontext接口是context的关键

(4)expression language:提供了一个强大的表达式语言用于在运行时查询和操纵对象

2.Data Access/Interration

(1)JDBC:包含了spring对jdbc数据访问进行封装的所有类

(2)ORM:进行O/R映射,如JPA、hibernate、ibatis、mybatis等等

(3)OXM:提供了一个对object/xml映射实现的抽象层

(4)JMS:主要包含一些制造和消费消息的特性

(5)Transaction:提供了一个强大的表达式语言用于在运行时查询和操纵对象

3.Web

(1)web模块

(2)web-servlet模块:包含mvc的实现

(3)web-struts模块:提供对struts的实现

(4)web-porlet模块:提供了用于porlet环境和web-servlet模块的mvc的实现

4.AOP

(1)Aspects

(2)Instrumentation

5.Test


二、环境搭建

下载源码----》导入到idea中(过程略)

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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