Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как инжектор зависимостей JSR 330 может проверять зависимости во время сборки?

Я смотрю JSR 330 (javax.inject) javadoc и меня смущает следующее предложение:

Более того, инжектор может проверить, что все зависимости были удовлетворены во время во время сборки.

Как это возможно?* Какие реализации поддерживают это?

* Я предполагаю, что должна быть задействована некоторая генерация кода, но как этот код узнает, что он компилируется, чтобы сгенерировать код, необходимый для статической проверки соблюдения зависимостей?

java dependency-injection
25.06.2015

  • Интересно. Интересно, поэтому моя IDE (Netbeans) жалуется на Unsatisfied dependency: no bean matches the injection point в редакторе кода. Мне интересно, как это решить. Просмотрев некоторые (docs.jboss.org/cdi/spec/ 1.0/html/), я предполагаю, что Netbeans ищет архив bean-компонентов (beans.xml) для bean-компонентов, которые удовлетворят точкам внедрения. 25.06.2015

Ответы:


1

Spring Framework поддерживает jsr-330 и может быть настроен на переплетение во время компиляции с использованием компилятора AspectJ. Это означает, что классы изменяются в байт-коде для внедрения внедрения зависимостей на этапе компиляции. По вине пружины выполняется плетение во время работы. См. Выполняет ли Spring AOP переплетение или загрузку времени компиляции переплетение времени?

25.06.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..