Srping 定时调度services注入

本文介绍了一个使用Spring框架和Quartz实现的定时任务配置案例。该配置定义了具体任务类ImportFileQuart及其方法execQuart的执行周期,通过Cron表达式设置定时任务在每天8点52分触发。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.org/dtd/spring-beans.dtd">

<beans>
<!-- 定义调用对象和调用对象的方法 -->
<bean id="jobtask" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean">
<!-- 调用的类 -->
<property name="targetObject">
<bean class="com.business.card.data.action.ImportFileQuart">
<!-- ImportFileQuart类注入的Service -->
<property name="iportfileService" ref="IportfileService"></property>
<property name="paramService" ref="ParamService"></property>
<property name="interfaceCardService" ref="InterfaceCardService"></property>
<property name="interfaceDealcardService" ref="InterfaceDealcardService"></property>
<property name="cardService" ref="CardService"></property>
<property name="dealCarService" ref="DealCarService"></property>
</bean>
</property>
<!-- 调用类中的方法 -->
<property name="targetMethod">
<value>execQuart</value>
</property>
</bean>

<!-- 定义触发时间 -->
<bean id="doTime" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean">
<property name="jobDetail">
<ref bean="jobtask"/>
</property>
<!-- cron表达式 -->
<property name="cronExpression">
<value>0 52 08 ? * *</value><!--每天8点52触发-->
</property>
</bean>

<!-- 总管理类 如果将lazy-init='false'那么容器启动就会执行调度程序 -->
<bean id="startQuertz" lazy-init="false" autowire="no"
class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean">
<property name="triggers">
<list>
<ref bean="doTime"/>
</list>
</property>
</bean>
</beans>

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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