前面提到过Bean的初始化方式，在Bean 的配置元信息时候我们知道Bean的元信息配置中有lazy-init 延迟初始化属性配置，延迟初始化Spring Bean 还有Java 注解API的方式实现...；如果我们使用非延迟加载其实可以不用标注此注解，这里方便代码阅读标注上 非延迟加载 运行结果 可以看出延迟加载在应用上下文启动之后加载 延迟加载 运行结果 可以看出延迟加载在应用上下文启动之前加载 分析...它的意思就是：它会去初始化或者是实例化我们所有的非延迟初始化的一个单体类或者单体Bean 进入方法里面又可以发现 // Instantiate all remaining (non-lazy-init...，普通的Bean在这里初始化 ，部分Bean是需要我们内部容器自己做初始化 。...另一个动作就是延迟加载按需加载Bean 总结 其实延迟加载和非延迟加载在定义的时候，就是Bean注册的时候是没有区别按照你需要的时候进行注册；但是在依赖查找和依赖注入的时候它的区别就体现出来了，一个是在应用上下文启动之前
全部变量初始化 tf.global_variables_initializer() 将在其创建时查看全局图并自动将依赖关系添加到图中的每个 tf.initializer。...当我们在之后使用 sess.run(init) 对它求值时，它会告诉每个初始化程序执行变量初始化，并允许我们运行 sess.run(count_variable) 而不出错。...取而代之的是 tf.global_variables_initializer() 来自TensorFlow 文档的重要说明： tf.initialize_all_variables(): THIS...) N.B.： 识别 未被初始化的变量 的小技巧： uninit_vars = [] # 用 try & except 语句块捕获： for var in tf.all_variables():...uninit_vars.append(var) init_new_vars_op = tf.initialize_variables(uninit_vars) ---- [1] 令人困惑的TensorFlow
这正是应用启动库高明的地方，它能帮您从合并的 manifest 文件中和应用启动的过程中移除隐藏的 content provider，也能帮您延迟或者更有目的地加载这些库。...使用应用启动库实现延迟初始化 现在我们已经知道该如何使用应用启动库实现自动加载以及初始化库。接下来让我们更进一步地来看看，如果您不想在启动的时候初始化，该如何实现延迟初始化。...延迟初始化 WorkManager 和应用启动库。...WorkManager 并且通过 content provider 加载: 1311 ms 带 WorkManager 并且通过 App Startup 加载: 1315 ms 带 WorkManager (延迟加载...同时延迟初始化 WorkManager 让我可以 "节省" 大约 51 毫秒的时间。 这个差别是否足够明显到您需要担心呢？答案永远是 "看情况而定"。
Spring Boot 允许延迟初始化应用程序, 也就是根据需要初始化 Spring Bean，而不是在 Spring Boot 启动时创建所有的 Bean。这样的就可以减少应用程序启动花费的时间。...延迟初始化通常又被称为“懒加载”。 2. 延迟初始化 Spring Boot 中的延迟初始化可分为全局延迟初始化和局部初始化。...2.2 局部初始化 如果我们不想让全局延迟初始化作用于个别的 Bean 怎么办？我们可以在这个 Bean 上声明注解 @Lazy(value = false) 即可。...注意事项 延迟初始化的缺点是，如果错误配置的 Bean 是延迟初始化的，则在启动期间将不再发生故障，并且只有在初始化 Bean 时错误才会暴露出来，所以一定要经过严格的测试。...那些初始化耗时，具有复杂逻辑，而且不是启动的必要选择的 Bean 应当被延迟初始化。 4. 总结 今天对 Spring Boot 如何进行延迟初始化进行了讲解，同时也说明了一些注意事项。
前言 大家好，我是java小面，今天我们继续前面Spring文章比较核心的Bean内容的探讨，这次来探讨的是关于延迟初始化Bean是否会影响到依赖注入的问题，依赖注入一直以来都是Spring面试中的核心...Bean延迟初始化(Lazy Initialization) 它的使用很简单，可以通过xml来配置和Java 注解@Lazy来为Bean的初始化进行配置。...那么问题来了，当某个Bean被定义为延迟初始化，那么当我们依赖注入拿到时，延迟和非延迟对象之间存在着什么差异呢？...我们看看这句注解 ”Instantiate all remaining (non-lazy-init) singletons“ 它的意思大概是，它会去初始化所有非延迟初始化的单体类或者Bean。...总结 通过源码的深入，我们其实可以看出，延迟加载和非延迟加载在定义的时候，Bean注册的时候是没有区别的，在依赖查找和依赖注入的时候就明显不同了，非延迟是在上下文启动之前就初始化Bean了，而延迟是在Bean
= null //不报错 可是有的时候，我并不想声明一个类型可空的对象，而且我也没办法在对象一声明的时候就为它初始化，那么这时就需要用到Kotlin提供的延迟初始化。...Kotlin中有两种延迟初始化的方式。一种是lateinit var，一种是by lazy。...by lazy 的写法如下： //用于属性延迟初始化 val name: Int by lazy { 1 } //用于局部变量延迟初始化 public fun foo() { val bar...然后，虽然两者都可以推迟属性初始化的时间，但是lateinit var只是让编译期忽略对属性未初始化的检查，后续在哪里以及何时初始化还需要开发者自己决定。 ...而by lazy真正做到了声明的同时也指定了延迟初始化时的行为，在属性被第一次被使用的时候能自动初始化。但这些功能是要为此付出一丢丢代价的。
一般地，在使用变量之前，必须对变量进行初始化。事实上，TensorFlow设计了一个精巧的变量初始化模型。...另外，通过初始化器(Initializer)在初始化期间，将初始化值赋予Variable内部所持有Tensor，完成Variable的就地修改。 例如，变量W的定义如下。...所有变量的初始化器通过控制依赖边与该NoOp相连，保证所有的全局变量被初始化。 初始化过程 同位关系 同位关系是一种特殊的设备约束关系。...W当前的初始化值，最终完成V的初始化。...初始化过程
双重检查锁定与延迟初始化 在Java 程序中，有时候可能需要推迟一些高开销的对象初始化操作，并且只有在使用这些对象时才进行初始化。此时程序员可能会采用延迟初始化。...但要正确实现线程安全的延迟初始化需要一些技巧，否则很容易出现问题。...但基于 volatile 的双重检查锁定的方案有一个额外的优势：除了可以对静态字段实现延迟初始化外，还可以对实例字段实现延迟初始化。...总结 延迟初始化降低了初始化类或创建实例的开销，但增加了访问被延迟初始化的字段的开销。在大多数时候，正常的初始化要优于延迟初始化。...如果确实需要对实例字段使用线程安全的延迟初始化，请使用上面介绍的基于 volatile 的延迟初始化的方案；如果确实需要对静态字段使用线程安全的延迟初始化，请使用上面介绍的基于类初始化的方案。
参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视。tf提供的所有初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py。...tf.constant_initializer 可以简写为tf.Constant，初始化为常数，通常偏置项就是用它初始化的。...由它衍生出两个初始化方法： tf.zeros_initializer：可以简写为tf.Zeros。 tf.ones_initializer：可以简写为tf.Ones。...在卷积层中，将偏置项b初始化为0，有多种写法： conv1 = tf.layers.conv2d( # 方法1 batch_images, filters=64, kernel_size=7,...tf.glorot_uniform_initializer 也称为Xavier uniform initializer，由一个均匀分布(uniform distribution)来初始化数据。
文章目录 一、lateinit 延迟初始化 ( ::属性名称.isInitialized 检查属性是否初始化 ) 二、lazy 惰性初始化 一、lateinit 延迟初始化 ( ::属性名称.isInitialized...检查属性是否初始化 ) ---- 在定义属性时 , 可以使用 lateinit 关键字 设置该属性的 延迟初始化 , 在 实例对象 创建时不进行初始化 , 在使用该属性之前对其进行初始化即可 ; 对于...lateinit 延迟初始化 的属性 , 在使用前可以执行 ::属性名称.isInitialized 检查 , 查看该属性是否进行了初始化操作 ; 代码示例 : class Hello{ lateinit...name 属性值为 Tom 二、lazy 惰性初始化 ---- lazy 惰性初始化 的 属性初始化操作 是 提前定义好的 , 在 调用之前 自动进行初始化操作 , 如果不调用 , 则不进行初始化...; lateinit 延迟初始化 的 属性初始化操作 , 需要 手动进行初始化 , 如果忘了初始化直接调用就会报错 ; 代码示例 : class Hello{ val name by lazy
config段中的自定义配置默认会在initConfig中被初始化，一般会在构造函数中调用initConfig。 使用lazy属性可以避免配置在initConfig时被初始化，延迟到被调用时初始化。...(延迟触发apply、update) 样例 config: { configProp: 'prop', configPropLazy: { lazy: true, $value: 'configPropLazy...' } } 源码分析 初始化 Base.js initConfig: function(instanceConfig) { var me = this, cfg = me.self.getConfigurator...we have to do // this here as well: delete instance[names.get]; } } ... } 延迟初始化
tf.initializers.random_normal类 tf.keras.initializers.RandomNormal类 tf.random_normal_initializer定义在：tensorflow.../python/ops/init_ops.py.请参阅指南：变量>共享变量用正态分布产生张量的初始化器.参数：mean：一个 python 标量或一个标量张量.要生成的随机值的均值.stddev：一个...partition_info = None )from_config__call__( shape, dtype=None, partition_info=None)从配置字典中实例化一个初始化器...initializer.get_config()initializer = RandomUniform.from_config(config)参数：config：一个 Python 字典.它通常是 get_config 的输出.返回：一个初始化实例
bean初始化的方式2种方式 实时初始化 延迟初始化 bean实时初始化 在容器启动过程中被创建组装好的bean，称为实时初始化的bean，spring中默认定义的bean都是实时初始化的bean，这些...所谓延迟初始化，就是和实时初始化刚好相反，延迟初始化的bean在容器启动过程中不会创建，而是需要使用的时候才会去创建，先说一下bean什么时候会被使用： 被其他bean作为依赖进行注入的时候，比如通过property...上面这2种情况会导致延迟初始化的bean被创建。...延迟bean的配置 在bean定义的时候通过lazy-init属性来配置bean是否是延迟加载，true：延迟初始化，false：实时初始化 延迟初始化" />...案例2 上面这种方式是我们主动从容器中获取bean的时候，延迟初始化的bean才被容器创建的，下面我们再来看一下当延迟初始化的bean被其他实时初始化的bean依赖的时候，是什么时候创建的。
对此，我们可以对getInstance（）方法做同步处理来实现线程安全的延迟初始化，其优化如下： public class Singleton { private static Singleton...基于类初始化的解决方案 JVM在类的初始化阶段（即在Class被加载后，且被线程使用之前），会执行类的初始化。在此期间，JVM会获取一个锁。这个锁可以同步多个线程对同一个类的初始化。...基于该特性，可以实现另一种线程安全的延迟初始化方案，该方案被称之为Initialization On Demand Holder idiom: public class Singleton {...初始化一个类，包括执行这个类的静态初始化和初始化在这个类中声明的静态自动。...JVM在类初始化期间会获取这个初始化锁，并且每个线程至少获取一次锁来保证这个类已经被初始化过了。
本文来告诉大家如何实现一个 WeakLazy 方法 代码很简单，请看代码 class WeakLazy<T> where T : class, new...
pytorch版本：1.6.0 tensorflow版本：1.15.0 关于参数初始化，主要的就是一些数学中的分布，比如正态分布、均匀分布等等。...参考： https://blog.csdn.net/ys1305/article/details/94332007 2、tensorflow （1）自定义参数初始化 创建一个2*3的矩阵，并让所有元素的值为...bias = tf.Variable(tf.zeros([1,2]) + 0.01) （2）谁用 类型__initializer() 进行初始化 初始化常量 import tensorflow as tf...import tensorflow as tf init_zeros=tf.zeros_initializer() init_ones = tf.ones_initializer with...初始化为正态分布 初始化参数为正太分布在神经网络中应用的最多，可以初始化为标准正太分布和截断正太分布。
解决TensorFlow中的FailedPreconditionError：未初始化的变量 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本文中，我们将深入探讨并解决TensorFlow中的一个常见错误：FailedPreconditionError。这个错误通常与未初始化的变量有关。...引言 在使用TensorFlow进行深度学习模型开发时，FailedPreconditionError是一个常见的错误。它通常发生在尝试使用未初始化的变量时。...在TensorFlow中，所有变量在使用之前都必须先初始化，否则就会引发这个错误。...确保在使用变量之前已成功初始化是避免此错误的关键。希望这些技巧能帮助您在使用TensorFlow进行深度学习开发时更加顺利。
（尽管我们肉眼就能看出这个值是可以在编译期确定的） 引入lazy_static 这个时候，我们需要引入一个crate，叫做lazy_static 这个crate能够将static变量的初始化延迟到运行时...，在变量第一次被使用的时候，使用我们声明的表达式来初始化这个变量。...由于其内部实现用了一个底层的并发原语std::sync::Once，在每次访问该变量时，程序都会执行一次原子指令用于确认静态变量的初始化是否完成。...并且，从以下的lazy_static宏的代码中可以看出，lazy_static匹配的是static ref类型的变量，因此，使用lazy_static初始化的全局变量是不可变的。
Spring 中如何控制对象的初始化时间（延迟加载，强制先行加载） @Lazy 注解 @Lazy 注解，延迟初始化，可以让对象仅在首次使用的时候初始化。...只有当首次使用 User 类的时候，才会被初始化。 @DependsOn 注解 @DependsOn 注解，可以强制先初始化某些类，用于控制类的初始化顺序。...."); } } 为了让 User 初始化的时候，Company 实例已经初始化，即 Company 实例先于 User 实例初始化，那么需要在 User 类上标注@DependsOn 注解。...DependsOn 注解中的参数，就是需要预先初始化的实例名（company）。默认的 Component 标注的类，默认的实例名就是小写开头的类名。
下面这段很简单的基于双重检查锁定(Double-checked locking)实现的延迟初始化(Lazy initialization)代码,还是让spotbugs找出了问题(感谢spotbugs)。...，搞出这么多代码，虽然问题解决了，但对于我这个懒人来说实在太复杂了，如果项目中还有多个地方要用到延迟初始化，每个都要这么写代码实在是一件非常痛苦的事儿。...既然原理搞明白了，那么把这两种延迟初始化的解决方案用用泛型类封装一下不就可以复用了么？...ILazyInitVariable.java 接口定义 ILazyInitVariable.java，中间抽象类BaseLazyVar也在其中 package gu.simplemq; /** * 延迟初始化...Locking is Broken” Declaration》][1] [《Lazy initialization》][2] [《Double-checked locking》][3] [《双重检查锁定与延迟初始化
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