Spring+quartz集群配置

 

先贴上配置文件,其他明天补上,如有疏漏欢迎指正

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# Configure Main Scheduler Properties  
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#集群时instanceName要一致,instanceId设为AUTO就好
org.quartz.scheduler.instanceName = DefaultQuartzScheduler
org.quartz.scheduler.instanceId = AUTO
org.quartz.scheduler.rmi.export = false
org.quartz.scheduler.rmi.proxy = false
org.quartz.scheduler.wrapJobExecutionInUserTransaction = false

#============================================================================
# 配置调度器的线程池Configure ThreadPool  
#============================================================================
org.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
#线程数为1可以让job顺序执行,可以在schedule中另行设置
org.quartz.threadPool.threadCount = 10
org.quartz.threadPool.threadPriority = 5
org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread = true

#============================================================================
# 持久化及集群Configure JobStore  
#============================================================================
org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
#org.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.oracle.OracleDelegate
org.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
org.quartz.jobStore.misfireThreshold = 60000
org.quartz.jobStore.useProperties = false
org.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_
org.quartz.jobStore.dataSource = myDS
#激活集群特性
org.quartz.jobStore.isClustered = true
org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval = 15000

#============================================================================
# quartz数据库 Configure DataSource
#============================================================================
org.quartz.dataSource.myDS.driver = oracle.mysql.jdbc.Driver
org.quartz.dataSource.myDS.URL = jdbc:mysql://127.0.0.1:3306:test
org.quartz.dataSource.myDS.user = root
org.quartz.dataSource.myDS.password =
org.quartz.dataSource.myDS.maxConnections = 30


其他的明天补上。。。XML及其他说明

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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