| 接口名 | 作用 | 示例 |
|
(面向IOC扩展) |
接口定义了 BeanFactory 的后置处理器接口，该接口可以改变已经定义在 BeanFactory 中已注册Bean的信息（比如参数），Spring 在完成上下文实例化之前，允许我们通过 BeanFactoryPostProcessor 来对 BeanFactory 中已注册的Bean进行修改，从而得实例化到我们预期想要的Bean | 动态变量 |
|
(面向Bean扩展) |
BeanPostProcessor 则是对bean创建过程中进行干涉，如果我们需要在Spring 容器完成 Bean 的实例化、配置和其他的初始化前后添加一些自己的逻辑处理 | 登录 其它 |
| BeanDefinitionRegistryPostProcessor | 继承BeanFactoryPostProcessor | |
| 其它 |
szxiaoli
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内容概要：本文档详细介绍了如何利用 MATLAB 实现鲸鱼优化算法 (WOA) 和长短期记忆网络 (LSTM) 相结合的技术——WOA-LSTM，在数据分类和预测领域的应用。文章首先概述了LSTM在网络训练中超参数依赖的问题以及WOA作为一种新颖的全局优化算法的优势。接着阐述了该项目的研究背景、目的及其重要意义，并深入讨论了项目面临的六大主要挑战，从模型优化到超参数空间管理。文档特别强调WOA-LSTM融合所带来的性能提升、降低计算复杂度的能力及其实现自动化的超参数优化流程。除此之外，文中展示了模型的应用广泛性，覆盖了从金融市场的股票预测到智能制造业的各种实际场景，并提供了具体的模型架构细节和代码实例，以帮助理解模型的工作原理和技术要点。 适合人群：具有一定编程技能的研究人员、工程师和科学家们，尤其是对深度学习技术和机器学习感兴趣的专业人士。 使用场景及目标：该文档的目标是向用户传授使用MATLAB实现WOA-LSTM进行复杂数据分类和预测的方法论，旨在指导读者理解和掌握如何利用WOA进行超参数寻优，从而改善LSTM网络性能。 其他说明：通过阅读这份文档，使用者不仅能够获得有关WOA-LSTM技术的具体实现方式的知识，而且还可以获取关于项目规划和实际部署过程中的宝贵经验。
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