详细讲解Quartz如何从入门到精通 (5)

Quartz调度器配置与使用
本文介绍Quartz调度器的两种配置方式:编程式和声明式。编程式配置通过Java代码实现,而声明式配置则利用XML文件进行作业调度。文章还探讨了有状态与无状态作业的区别,并概述了Quartz框架的其他高级特性。
http://blog.youkuaiyun.com/zdsxj2002/archive/2006/01/16/581011.aspx

编程调度同声明性调度

例3中,我们通过编程的方法调度我们的ScanFTPSiteJob作业。就是说,我们用Java代码来设置作业和触发器。Quartz框架也支持在xml文件里面申明性的设置作业调度。申明性方法允许我们更快速地修改哪个作业什么时候被执行。

Quartz框架有一个插件,这个插件负责读取xml配置文件。xml配置文件包含了关于启动Quartz应用的作业和触发器信息。所有xml文件中的作业连同相关的触发器都被加进调度器。你仍然需要编写作业类,但配置那些作业类的调度器则非常动态化。例4展示了一个用申明性方式执行与例3代码相同的逻辑的xml配置文件。

例4.能使用xml文件调度的作业


你可以将xml文件中的元素跟例3代码作个比较,它们从概念上来看是相同的。使用例4式的申明性方法的好处是维护变得极其简单,只需改变xml配置文件和重新启动Quartz应用即可。无须修改代码,无须重新编译,无须重新部署。

有状态和无状态作业

在本文中你所看到的作业到是无状态的。这意味着在两次作业执行之间,不会去维护作业执行时JobDataMap的状态改变。如果你需要能增、删,改JobDataMap的值,而且能让作业在下次执行时能看到这个状态改变,则需要用Quartz有状态作业。

如果你是一个有经验的EJB开发者的话,深信你会立即退缩,因为有状态带有负面含义。这主要是由于EJB带来的伸缩性问题。Quartz有状态作业实现了org.quartz.StatefulJob接口。

无状态和有状态作业的关键不同是有状态作业在每次执行时只有一个实例。大多数情况下,有状态的作业不回带来大的问题。然而,如果你有一个需要频繁执行的作业或者需要很长时间才能完成的作业,那么有状态作业可能给你带来伸缩性问题。

Quartz框架的其他特征

Quartz框架有一个丰富的特征集。事实上,quarts有太多特性以致不能在一种情况中全部领会,下面列出了一些有意思的特征,但没时间在此详细讨论。
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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