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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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