普通任务之定时执行

本文介绍了一个简单的Java定时任务实现案例,使用了java.util.Timer和TimerTask来安排指定的任务在特定的时间执行,同时允许任务周期性地重复执行。

前些天写过一篇日志,名字就叫《多线程之任务的定时执行》。虽然其中的代码可以正常运行,但是我的想法一直都是错的。

我以为,只有一个Thread才可以定时执行。其实不然,即使是一个非常普通的程序,都可以定时执行。只是,事件的处理过程要写在java.util.TimerTask的子类的run方法里。


package test20111103;
import java.util.Calendar;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;

/**
 * @author FlyingFire
 * @date:2011-11-3 上午01:52:19
 * @introduce :程序的定时执行
 *summary:
 */
public class TimerTaskTest extends TimerTask{

    private Timer timer;
    TimerTaskTest ttt;
    public static void main(String args[]){
        TimerTaskTest ttt=new TimerTaskTest();
        ttt.startTask();
    }
   
    public void startTask(){
        ttt=new TimerTaskTest();
        timer=new Timer();

        //创建日历对象,并且设置好时、分、秒属性,作为程序的预定执行时间
        Calendar cal=Calendar.getInstance();
        cal.set(cal.HOUR, 2);
        cal.set(cal.MINUTE,0);
        cal.set(cal.SECOND,0);

        //在这个方法里面的参数cal.getTime()其实就是一个java.util.Date的对象
        //程序每隔5000/1000秒执行一次run方法
        timer.schedule(ttt, cal.getTime(),5000);
    }
    public void run(){       
            System.out.println("我爱YJ,至死不渝!!!");
    }
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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