8月25日 分布式缓存 周六

package com.dao;

import java.util.List;
import java.util.Set;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Update;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations.TypedTuple;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;

import com.dto.Lesson;
import com.dto.PageUtils;

@Component
public class LessonDao {
    @Autowired
    private MongoTemplate mongo;
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redis;
    public List<String> toAdd() {
        // TODO Auto-generated method stub
        ListOperations<String, String> opsForList = redis.opsForList();
//      opsForList.leftPush("lessontype", "摄影");
//      opsForList.leftPush("lessontype", "书法");
//      opsForList.leftPush("lessontype", "棋牌");
//      opsForList.leftPush("lessontype", "传统文化");
        List<String> range = opsForList.range("lessontype", 0, -1);
        return range;
    }
    public void add(Lesson lesson) {
        // TODO Auto-generated method stub
        mongo.insert(lesson);
    }
    public List<Lesson> findList(PageUtils pu, String mohu) {
        // TODO Auto-generated method stub
        List<Lesson> find = mongo.find(new Query(Criteria.where("lessonname").regex(mohu)).skip(pu.getStartIndex()).limit(pu.getTotalPage()), Lesson.class);
        return find;
    }
    public Lesson getObj(String id) {
        // TODO Auto-generated method stub
        Lesson lesson = mongo.findOne(new Query(Criteria.where("id").is(id)), Lesson.class);
        return lesson;
    }
    public void update(Lesson lesson) {
        // TODO Auto-generated method stub
        Update update = new Update();
        update.set("lessontype", lesson.getLessontype());
        update.set("lessonname", lesson.getLessonname());
        update.set("teacher", lesson.getTeacher());
        update.set("content", lesson.getContent());
        update.set("starttime", lesson.getStarttime());
        update.set("endtime", lesson.getEndtime());
        mongo.updateFirst(new Query(Criteria.where("id").is(lesson.getId())), update, Lesson.class);
    }
    public void del(String id) {
        // TODO Auto-generated method stub
        mongo.remove(new Query(Criteria.where("id").is(id)), Lesson.class);
    }
    public void score(String id) {
        // TODO Auto-generated method stub
        ZSetOperations<String, String> opsForZSet = redis.opsForZSet();
        opsForZSet.incrementScore("lesson", id, 1);
    }

    @Scheduled(cron="0/5 * * * * ?")
    public void tt(){
        ZSetOperations<String, String> opsForZSet = redis.opsForZSet();
        Set<TypedTuple<String>> rangeWithScores = opsForZSet.rangeWithScores("lesson", 0, -1);
        for (TypedTuple<String> typedTuple : rangeWithScores) {
            String value = typedTuple.getValue();
            Double score = typedTuple.getScore();
            Lesson lesson = mongo.findOne(new Query(Criteria.where("id").is(value)), Lesson.class);
            if(lesson!=null){
                Update update = new Update();
                update.set("hot", score);
                mongo.updateFirst(new Query(Criteria.where("id").is(value)), update, Lesson.class);
                System.out.print(lesson.getLessonname()+" "+lesson.getHot());
            }else{
                opsForZSet.remove("lesson", Lesson.class);
            }
        }

        System.out.println("Running ...");
    }
    public Integer getCount() {
        // TODO Auto-generated method stub
        long count = mongo.count(new Query(), Lesson.class);
        return (int) count;
    }

}

茫茫人海,如果你不够特别,很容易就会被遗忘呢。
——黑心苹果《重生之爷太重口了》

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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