Quartz.NET教程:(01) 使用Quartz

本文介绍如何使用Quartz.NET进行任务调度,包括初始化调度器、定义任务及触发器等关键步骤。通过示例代码展示如何安排一个简单任务定时执行。

使用调度器 (scheduler) 之前要先用 ISchedulerFactory 的一个实现来实例化调度器(scheduler)。一旦调度器实例化完成,则它可以被启动、置于备用模式或者关闭。需要注意的是一旦调度器被关闭,只有重新实例化后才能重新启动它。调度器启动前或者触发器处于暂停状态时,触发器都不会被触发(即任务不会执行)。

下列代码片段演示了实例化并启动一个调度器,并且安排了一个任务以便执行:

使用 Quartz.NET

// construct a scheduler factory
ISchedulerFactory schedFact = new StdSchedulerFactory();
// get a scheduler
IScheduler sched = schedFact.GetScheduler();
sched.Start();
// define the job and tie it to our HelloJob class
IJobDetail job = JobBuilder.Create<HelloJob>()
                                                       .WithIdentity("myJob", "group1")
                                                        .Build();
// Trigger the job to run now, and then every 40 seconds
ITrigger trigger = TriggerBuilder.Create() 
                                                                .WithIdentity("myTrigger", "group1")
                                                                .StartNow()
                                                                .WithSimpleSchedule(x => x .WithIntervalInSeconds(40) 
                                                                .RepeatForever()) 
                                                                .Build();
sched.ScheduleJob(job, trigger);
如你所见,使用Quartz.NET实际上是一个很简单的事。在第2篇教程中将会对 Jobs (任务) 和 Triggers (触发器) 有一个简要了解,以便让初学者能更全面的了解上面这个例子。

转载于:https://www.cnblogs.com/gb2013/p/quartznet-tutorial-using-quartz.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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