(转)Quartz 教程

最新推荐文章于 2024-06-24 03:15:45 发布
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#定时任务 #quartz #scheduler #job #trigger

博客可能围绕Quartz定时任务展开，涉及scheduler、job、trigger等相关内容，定时任务在信息技术中可用于自动化执行特定操作，Quartz是实现定时任务的常用工具。
玩转 quartz quartz 教程 quartz 实现 quartz 封装
07-09 1万+
转载请表明出处，作者 keyboardsun 需要源代码，发邮件到keyboardsun@163.com代码可以直接使用。代码下载地址：http://download.csdn.net/source/1477754  最近在开发JDF项目。项目中需要用到任务调度，自动任务等功能，想自己开发一个，但是看看 quartz    那么强劲，自己开发，开发加调试，可能需要些
Spring CronSequenceGenerator最后一天报错java.lang.NumberFormatException: For input string: "L"
程高伟
10-10 1902
在使用spring的CronSequenceGenerator获取表达式是否正确以及表达式的下一个触发日期时报错 java.lang.NumberFormatException: For input string: "L" 其实就是spring的CronSequenceGenerator在构造函数中设置表达式的时候解析异常 首先将表达式按照空格分隔，其次再一个一个解析，解析中对于L字符串没有处理...
Quartz.Net使用教程
qq_35382207的博客
04-19 524
Quartz.Net使用教程 在项目的开发过程中，难免会遇见后需要后台处理的任务，例如定时发送邮件通知、后台处理耗时的数据处理等，这个时候你就需要Quartz.Net了。 Quartz.Net是纯净的，它是一个.Net程序集，是非常流行的Java作业调度系统Quartz的C#实现。 Quartz.Net一款功能齐全的任务调度系统，从小型应用到大型企业级系统都能适用。功能齐全体现在触发器的多样性上面，即支持简单的定时器，也支持Cron表达式；即能执行重复的作业任务，也支持指定例外的日历；任务也可以是多样性的.
quartz教程
weixin_30633405的博客
06-14 80
本文转自：http://blog.csdn.net/huihuimimi17/article/details/8215779 感谢作者 什么是Quartz Quartz是一个完全由Java编写的开源作业调度框架，为在Java应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。Quartz允许开发人员根据时间间隔来调度作业。它实现了作业和触发器的多对多的关系，还能把多个作业与不同的触发器关联...
【转】Quartz2.2.x官方教程
魂-淡
11-08 1518
转载出处：http://www.cnblogs.com/pzy4447/p/5203308.html 零、Quartz是什么？能干什么？ Quartz是一个开源的任务调度框架。基于定时、定期的策略来执行任务是它的核心功能，比如x年x月的每个星期五上午8点到9点，每隔10分钟执行1次。Quartz有3个核心要素：调度器(Scheduler)、任务(Job)、触发器(Trigger)。Quartz完...
Quartz - 任务调度
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
04-23 1824
关于 Quartz Quartz的体系结构 核心概念 设计模式 常用API 基本使用
Quartz教程六：CronTrigger
.zz的博客
07-19 323
CronTriggers往往比SimpleTrigger更有用，如果您需要基于日历的概念，而非SimpleTrigger完全指定的时间间隔，复发的发射工作的时间表。 CronTrigger，你可以指定触发的时间表如“每星期五中午”，或“每个工作日9:30时”，甚至“每5分钟一班9:00和10:00逢星期一上午，星期三星期五“。 即便如此，SimpleTrigger一样，CronTrigger拥
玩转 quartz quartz 教程 quartz 实现 quartz 封装
知识的宝藏
02-28 413
玩转 quartz quartz 教程 quartz 实现 quartz 封装 收藏 转载请表明出处，作者 keyboardsun http://blog.csdn.net/keyboardsun/archive/2009/07/09/4335333.aspx 需要源代码，发邮件到keyboardsun@163.com 代码可以直接使用。 代码下载地址： http...
Quartz之基本使用
2401_85111824的博客
06-24 1447
外链图片转存中…(img-lOeBTNZk-1719170132975)]
IOS QUARTZ教程
01-06
总之，iOS Quartz教程将带你走进2D图形绘制的世界，通过QuartzDemos-master和TestUIKTZONE中的实例，你可以亲手实践并掌握这一强大的绘图工具，为你的应用增添无限可能。不断探索和实践，你将成为一个熟练的Quartz...
Swift操作Quartz 2D进行简单的绘图与坐标变换的教程
09-02
Swift中的Quartz 2D是苹果为iOS和Mac OS开发者提供的一个强大的2D图形绘制引擎，它是Core Graphics框架的一部分。Quartz 2D基于C语言的API，提供了一种低级别、高效且精确的方式来处理2D图形，包括线条、形状、文字...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
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