Castle.Windsor怎么注入一个构造器带参数的类型

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[Castle Windsor]学习依赖注入

初次尝试使用Castle Windsor实现依赖注入DI,或者叫做控制反转IOC。 参考: https://github.com/castleproject/Windsor/blob/master/docs/README.md http://terrylee.cnblogs.com/archive/2006/04/17/377018.html...

Castle.Windsor 在MVC与WebApi中如何进行IOC

Castle.Windsor在Web.Mvc中使用 1.建立Controller构造器工厂 public class WindsorControllerFactory:DefaultControllerFactory { private readonly IKernel kernel; public WindsorControllerFactory(IK

Castle Windsor 实现依赖注入和APO

添加以下项目目录,Repository实现IRepository 接口,Service里面通过构造函数注入,实现Repository的实例化,ConsoleApp1里面通过构造函数注入,实现Service的实例化 namespace IRepository { public ...

依赖注入容器 Castle windsor的使用

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Castle Windsor

WindsorCastle一个IOC容器。它构建于MicroKernel之上,功能非常之强大,能检测类并了解使用这些类时需要什么参数,检测类型类型之间工作依赖性,并提供服务(requirements )或者发生错误时提供预警的机制...

castle 构造器参数如果是一个对象怎么注入呢?

Castle 系列:Castle DynamicProxy动态生成透明代理类型详解

Castle DynamicProxy动态生成透明代理类型, 实体不需要继承MarshalByRef、ContextBoundObject便可以实现代理类 基于透明代理的功能,可以实现对方法调用的拦截处理,例如NHibernate用它实现延迟加载 DP的使用...

ASP.NET MVC Castle Windsor 教程

一、【转】ASP.NET MVC中使用Castle Windsor 二、【转】Castle Windsor之组件注册   平常用Inject比较多,...Visual Studio 2012创建一个ASP.NET MVC 4网站。   通过NuGet安装Castle Windsor。   在当前项目下创...

在ASP.NET MVC中使用Castle Windsor

平常用Inject比较多,今天接触到了Castle Windsor。本篇就来体验其在ASP.NET MVC中的应用过程。 Visual Studio 2012创建一个ASP.NET MVC 4网站。 通过NuGet安装Castle Windsor。 在当前项目下创建一个名称为"IOC"的...

IOC-Castle Windsor映射

Castle最早在2003年诞生于Apache Avalon项目,目的是为了创建一个IOC(控制反转)框架。发展到现在已经有四个组件了,分别是ActiveRecord(ORM组件),Windsor(IOC组件),DynamicProxy(动态代理组件),MonoRail(Web MVC...

[Abp vNext 源码分析] - 3. 依赖注入与拦截

、简要说明ABP vNext 框架在使用依赖注入服务的时候,是直接使用的微软提供的Microsoft.Extensions.DependencyInjection 包...

IoC - Castle Windsor - 扩展container 2.1

当向Windsor容器添加一个组件时,MicroKernel先创建一个ComponentModel对象,用于描述组件信息,然后使用一系列的contributor进行处理,包括探测组件的依赖关系等信息。例如ConstructorDependenciesModelInspector...

说说ABP项目中的AutoMapper,Castle Windsor(痛并快乐着)

这篇博客要说的东西跟ABP,AutoMapper和Castle Windsor都有关系,而且也是我在项目中遇到的问题,最终解决了,现在的感受就是“痛并快乐着”。 首先,这篇博客不是讲什么新的知识点,而是次实战项目的经验总结,...

又见AOP之基于RealProxy实现WCF动态代理

偶尔“趁得浮生半日闲暇”,看看Web API设计方面的书籍,和前辈交流下项目中的历史遗留问题,最为直观的感受就是,这世界上任何方案的最终落地,都经过理想和现实的无数次挣扎,比如我们希望迁移项目到.NET Core...

Castle Windsor常用介绍以及其在ABP项目的应用介绍

最近在研究ABP项目,有关ABP的介绍请看阳光铭睿 博客,ABP的DI和AOP框架...1、下载Castle.Windsor所需要的dll,在程序包管理控制台 运行Install-Package Castle.Windsor 下面先看简单的例子 var container =...

IoC - Castle Windsor 2.1

找过一些Windsor教程的文章,博客园上...今天看到Alex Henderson写的一个系列,非常简单明了。下面是主要的内容Part 1 - Simple configurationPart 2 - Array ConfigurationPart 3 - Dictionary configurationPart ...

ABP框架系列之三十二:(Logging-登录)

ASP.NET Boilerplate uses Castle Windsor's logging facility. It can work with different logging libraries: Log4Net, NLog, Serilog... etc. Castle provides a common interface for all lo...

Castle学习笔记之Windsor(二)

最近琐事繁多,以至于这个系列的第二篇...首先是构造注入,在Windsor中,我们获取的一个对象实例的代码大致如下: IWindsorContainercontainer=newWindsorContainer("../../test.xml");container.AddComponent("test",t...

SignalR中的依赖注入

下边的例子是一个主动 DI. 假设你有个对象需要消息日志。你可能定义了一个日志接口: C# interface ILogger { void LogMessage(string message); } 在你的对象中,你可以创建一个ILogger来记录消息。...

Castle IOC容器内幕故事(下)

摘要:上篇文章我们了解了Castle IOC中注册组件的流程,为了更好的使用Castle IOC,本篇文章我们介绍一下Castle IOC中的几重要的角色,开始Castle IOC容器内幕故事下角色介绍。 主要内容 1....

ABP框架 - 依赖注入

构造器注入模式 属性注入模式 依赖注入框架 ABP 依赖注入基础 注册依赖 约定注入 辅助接口 自定义/直接 注册 使用IocManager 使用Castle Windsor API 解析 构造器和属性注入 ...

一个简单的小程序演示Unity的三种依赖注入方式

今天写《WCF技术剖析(卷2)》关于《WCF扩展》一章,举了...为了展示Unity如何实现几种典型的注入方式(构造器注入、属性注入和方法注入),我写了一个简单的小程序。如果读者对Unity或者IoC没有太多概念,我觉得这...

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

SpringCloud微架构

SpringCloud是现在热门的RPC开发框架,也是以后的RPC开发趋势。在本套课程之中将为读者详细的讲解分布式技术的发展历史、以及各种分布式开发优缺点,同时详细的分析了整个SpringCloud中所涉及到的技术点以及相关作用。 本课程将基于Rest服务、SpringSecurity访问进行讲解,详细的讲解了Eureka注册发现服务、Eureka-HA机制、服务部署处理、Ribbon负载均衡、Feign接口映射、Hystrix熔断处理、Zuul代理访问等SpringCloud核心内容。随后在基础内容的讲解基础上又为读者讲解了SpringCloudConfig、GITHUB服务配置、消息服务、服务监控等辅助内容。

初级学软件之ASP.NET 第九季 LINQ技术

主讲内容: 第一讲 LINQ技术概述 第二讲 from子句 第三讲 where子句 第四讲 select子句 第五讲 orderby子句 第六讲 建立LINQ数据源 第七讲 查询数据库中的数据 第八讲 向数据库中添加数据 第九讲 修改数据库中的数据 第十讲 删除数据库中的数据 学会LINQ技术

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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