初识篇:Spring框架AOP&IOC案例详解

架构筑梦CherryYang 2023-01-13 01:55:35

课程名称适应人群
初识篇:Spring框架AOP&IOC案例详解掌握Java语言基础即可,后端开发工程师,Java方向求职者

全新升级的Spring课程系列,2024年与您相伴成长!!!

一、引言

我们荣幸地宣布,将于2024年推出全新的Spring课程系列,旨在帮助初学者到进阶者一步步掌握Spring框架,并熟练应用于实际开发中。随着课程的进行,我们将逐步上传课件,为您提供丰富的学习资源,敬请持续关注。

二、课程概览

本课程是Spring全家桶课程的初识篇,课程将带您快速掌握Spring的核心知识点——AOP(面向切面编程)与IOC(控制反转),为您后续的学习打下坚实的基础。

注意:该课程与【Spring框架解析】课程有所重叠,请不要重复购买哦!

三、课程内容

我们深知Spring Framework的核心原理对于学习和应用的重要性,因此本课程将聚焦于这些原理的实际应用。通过案例分析、项目实操等方式,让您在掌握核心知识点的同时,也能将其灵活应用于日常工作中。无论是面试准备还是项目开发,本课程都能为您提供有力的支持。

四、Spring全家桶系列课程

Spring全家桶生态圈汇聚了Spring框架及其众多相关组件、项目和模块,构成了一个强大的企业级Java应用程序开发、部署和管理解决方案。我们的Spring全家桶课程系列将涵盖这一生态圈的方方面面,从基础到进阶,让您全面掌握Spring的开发技巧和实践经验。

本课程系列将聚焦于实操,让您通过实际操作加深对Spring框架的理解。如果您对Spring的原理等理论知识有浓厚兴趣,我们同时推荐您关注我们的【Spring框架解析】课程,以满足您更深入的学习需求。

我们期待您的加入,共同在Spring的学习之路上成长和进步!

Spring全家桶系列课程组成:

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lidongzi001 2020-07-11
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讲的都是基本的知识,通俗易懂
丶夕落 2020-07-07
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老师,请问上课的ppt有嘛,找不到、
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@丶夕落 到“it职涯”公众号中,输入springframework可以下载课件
_Memory 2020-07-01
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老师 请问讲课的课件 课件能给吗?
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@_Memory 到“it职涯”公众号中,输入springframework可以下载课件
Fan_zm 2020-06-27
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只讲怎么打代码,不讲讲原理的呀,没本教材有点难听懂,还得自己到处找资料
内容概要:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与算法实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD算法中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[电梯(elevator)] · 训练集:1468 张 · 验证集:157 张 · 测试集:158 张 · 总计:1783 张 该数据集聚焦于各类建筑内部及外部环境中的电梯目标检测任务,涵盖住宅楼、办公楼、商场、酒店等多种典型场景下的电梯结构。图像采集覆盖不同光照条件、材质类型与安装位置,充分体现了实际应用中电梯的多样性与复杂性,为智能楼宇管理、安防监控及无障碍设施识别等方向提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 72 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9446** mAP50-95 | 0.6531 Precision | 0.9305 Recall | 0.8777 train/box_loss | 0.5807 train/cls_loss | 0.3505 val/box_loss | 1.0020 val/cls_loss | 0.6208 【训练过程分析】 72 轮训练后 mAP50 达到 0.9446,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6531,和 mAP50 差距 0.29,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9305、Recall 0.8777,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖电梯,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景...

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