指定定时任务,可改变任务定时时间

文华指标源码—区间彩带 这就是当年东方财富软件终端里主打经典的指标、主要揭示主力成本区域。 阅读详情
  1. 实现SchedulingConfigurer接口
    提前注入TaskScheduler
    @Bean
    public TaskScheduler taskScheduler() {
        ThreadPoolTaskScheduler scheduler = new ThreadPoolTaskScheduler();
        scheduler.setPoolSize(128);
        scheduler.setThreadNamePrefix("TaskScheduler-");
        scheduler.setRemoveOnCancelPolicy(true);
        scheduler.setErrorHandler((throwable) -> {
            logger.error("worker task throw exception msg is {}, case is {}", throwable.getMessage(), throwable.getCause());
        });
        return scheduler;
    }

** this指代的是实现Runable或者继承Thread的类中的run方法,**

public class ActivityDataWorker implement SchedulingConfigurer extends Thread{
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ActivityDataWorker.class);
    private static final String ACTUAL_DEFAULT_CRON = "0/50 * * * * ?";
    private ScheduledFuture<?> actualDataFuture;
    // 提前注入交由spring管理
    private final TaskScheduler actualDataSchedule;

    @Override
    public void configureTasks(ScheduledTaskRegistrar taskRegistrar) {
        taskRegistrar.setScheduler(actualDataSchedule);
        // this指代的是实现Runable或者继承Thread的类中的run方法,
        actualDataFuture = actualDataSchedule.schedule(this, new CronTrigger(ACTUAL_DEFAULT_CRON));
    }

    @Override
    public void run() {
   		logger.info("测试");
    }
}

  1. 以上部署好第一次定时任务后重新设置只需将
 actualDataFuture.cancel(true);
 taskScheduler.schedule(thread,new CronTrigger(cron))
芒果YOLO11改进81:主干Backbone篇之DCNv3结构:即插即用|使用pytorch代码实现,并针对YOLO11专门优化模块 阅读详情

相关推荐

【GESP】C++四级考试大纲知识点梳理, (10) 文件读写和重定向

其实,由于本人也是边学、边实验、边总结,且对考纲深度和广度的把握属于个人理解。因此本文更多的不是一个教程,而是个人知识梳理,如有遗漏、疏忽,欢迎指正、交流。孩子放假,出游一周,没有更新。刚刚归来,继续学习。GESP C++四级官方考试大纲中,共有11条考点,本文针对第10条考点进行分析介绍。(10)掌握文件操作中的重定向,实现文件读写操作,了解文本文件的分类,掌握写操作、读操作、读写操作。GESP C++四级官方考试大纲中,共有11条考点,本文针对第10条考点进行分析介绍。孩子放假,出游一周,没有更新。

CoderCoding的博客 524

windows 任务计划程序(Task Scheduler)

windows 任务计划程序(Task Scheduler)

hc_1995的博客 5104

硬件原理图:从软件思维到硬件接口的嵌入式开发破局指南

本文为软件开发者提供了读懂硬件原理图的嵌入式开发破局指南。文章将硬件原理图类比为“硬件系统的架构图”,引导读者将软件API调用思维迁移到硬件接口理解上,详细解析了电阻、电容、二极管等常见元器件的“硬件API”功能与选型逻辑,并通过实战电路拆解,阐述了从原理图分析到驱动代码编写的完整思维链条,帮助开发者建立软硬件协同的系统级视角。

lg888的博客 492

一个可以改变时间的定时任务,将字符串变为cron

前提: 通过前端传来的字符串如8:00去调度定时任务,并且每个公司下的时间都可以不一样 简单理解: 就是一个定时任务要有多个不一样的时间,也可以理解为多个定时任务 首先 @Component @EnableScheduling public class DoAlarmEventScheduledTask implements SchedulingConfigurer { @Override public void configureTasks(ScheduledTaskRegistra

NOT NULL 512

CANoe信号波形分析保姆级教程:Graphic窗口从配置到实战避坑

本文详细解析了CANoe的Graphic窗口在信号波形分析中的高效配置与实战应用技巧。从信号显示模式选择、测量光标进阶操作到信号分组策略,提供工程化解决方案,帮助工程师快速定位总线信号异常,提升汽车电子开发与测试效率。

weixin_29279047的博客 265

用HFSS复现经典论文:从零搭建带孔缝屏蔽箱体模型(附完整建模步骤与避坑指南)

本文详细介绍了如何使用HFSS电磁仿真软件复现经典论文中的带孔缝屏蔽箱体模型,包括从零搭建模型、设置激励与边界条件、求解优化及结果验证的全过程。特别提供了建模中的布尔运算陷阱、激励设置技巧等实操难点的避坑指南,帮助工程师和学生深入理解电磁屏蔽效能研究。

weixin_30530339的博客 157

Spring Boot 整合定时任务,可以动态编辑的定时任务

定时任务,松哥之前写过多篇文章和大家介绍,上次还自己 DIY 了一个可以动态编辑的定时任务,还录了一个配套视频: 相关的资料链接戳这里: Spring 定时任务玩出花! 手把手教你定制可编辑的定时任务! 开发可配置的定时任务~第二弹 Vue非典型用法,一个简单的管理页面 不过我们当时自己写的这个不支持分布式环境,想要支持倒也不是啥难事,弄一个 zookeeper 或者 redis 作为公共的信息中心,里边记录了定时任务的各种运行情况,有了这个就能支持分布式环境了。 今天咱们不自己写了,我们来看一个现成

江南一点雨的专栏 5022

动态更改Spring定时任务Cron表达式的优雅方案

很遗憾,默认情况下,这是做不到的,任务一旦被注册和执行,用于注册的参数便被固定下来,这是不可变的部分。于是乎,我们的思路便是,在注册期间保留任务的关键信息,并通过另一个定时任务检查配置是否发生变化,如果有变化,就把“前任”干掉,取而代之。fixedRate(period):固定频率执行,从任务启动之后,总是在固定的时刻执行,如果因为执行时间过长,造成错过某个时刻的执行(晚点),则任务会被立刻执行。fixedDelay(period):固定间隔时间执行,无论任务执行长短,两次任务执行的间隔总是相同的。

xiaocai 2437

一种基于机载LiDAR点云电力线自动提取方法

文章目录一、引言二、算法实现2.1实现步骤2.2实现代码 一、引言 二、算法实现 2.1实现步骤 (1)首先采用首先采用高程滤波方法去除地面点和低矮地物点,滤波后的点云数据中除电力线点云外还含部分杆塔点、高植被点和噪声点。 (2)根据点云空间维度特征提取电力线点,使用空间密度聚类的方法实现单根电力线精确分离。 2.2实现代码 在这里插入代码片 ...

dayuhaitang1的博客 5169

YOLOv26与其他目标检测算法的对比分析

本文对YOLOv26与其他主流目标检测算法进行了全面对比分析。YOLOv26在COCO数据集上达到96.0% mAP@0.5和79.0% mAP@0.5:0.95,显著优于其他YOLO系列算法,同时保持85FPS的推理速度和35MB的轻量级模型。相比两阶段算法(如Faster R-CNN),YOLOv26在速度、模型大小和内存占用方面优势明显;相比Anchor-free算法(如CenterNet),YOLOv26在速度和模型压缩方面更优。其核心创新包括动态锚框分配、自注意力机制和轻量级设计,使其成为适用于复

一键难忘的博客 991

使用TaskScheduler实现任务执行时间自定义

业务场景:客户可以自由选择的一个未来时间来执行一个任务 思路:先把任务方法放在线程下待执行,利用spring自带的TaskScheduler类来执行这个线程 具体代码如下: 1、执行任务的线程 public class TestRun implements Runnable { @Override public void run() { System.out.println("执行任务============"); } } 2、注入TaskSchedule

高振的博客 1167

2024届数字IC秋招-华为机试-数字芯片-笔试真题和答案(五)(含2022年和2023年)

此部分包含华为机试真题,方向是数字芯片,内容详细包括设计、验证、后端等,大部分题目给出参考答案。华为机试都是从题库里抽题目,所以这些题目还是很有参考性的,甚至是完全一样,可以搜到的。(题目内容较多,将分开编写几个文章)

qq_42135020的博客 2081

linux下oracle设置时间,Linux Windows 定时修改系统时间

#/bin/bash#beforTime=02:00afterTime=08:00beforTime=$(echo$beforTime|awk-F:{'print$1'})afterTime=$(echo$afterTime|awk-F:{'print$1'})Flag=0whiletruedosleep2secho"date:$(date+"%Y-%m-%d...

weixin_31104245的博客 237

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

java动态执行while循环

问题描述: public void M1(int second){ boolean flag = true; while(flag){ //执行econd秒后退出while循环 } } 实现思路: 设置一个定时器执行定时任务,到达指定时间后把flag的值设置成false 代码 import java.util.Timer; import java.util.TimerTask...

bcgg的博客 832

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

C# 多线程详解 Part.03 (定时器)

Timer 类:      设置一个定时器,定时执行用户指定的函数。定时器启动后,系统将自动建立一个新的线程,执行用户指定的函数。 using System; using System.Threading; namespace ThreadExample { class TimerExampleState { public int count

技术资料收集站 226

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

C#多线程学习(五) 多线程的自动管理(定时器)

Timer类:设置一个定时器,定时执行用户指定的函数。 定时器启动后,系统将自动建立一个新的线程,执行用户指定的函数。 初始化一个Timer对象: Timer timer = new Timer(timerDelegate, s,1000, 1000); // 第一个参数:指定了TimerCallback 委托,表示要执行的方法; // 第二个参数:一个包含回调方法要

数据轨迹的专栏 536

JS-原生js模拟红绿灯

<div class="container"> <div class="red"></div> <div class="green off"></div> <div class="yellow off"></div> </div> let...

weixin_46254175的博客 584

重庆思庄技术分享——linux 使用find删除指定日期之前的文件

2. 或者用:find /home/oracle/backup -ctime +40 -type f | xargs。在最后加入:00 2 * * * root /home/oracle/backupclear.sh。-name *.mail[12] --设置文件名称中包含mail1或者mail2;-exec rm -f --查找完毕后执行删除操作;/email/v1_bak --设置查找的目录;-mtime +92 --设置时间为91天前;-type f --设置查找的类型为文件;

m0_61458430的博客 674

Oracle利用存储过程定时重置序列号

先说下项目背景:项目有一个场景是生成一个序列号,序列号为yyyyMMdd00000000n。 每天序列号重置。 解决方案和思路:利用序列+存储过程+job实现。 先上代码后解释!!! 先创建一个序列——> create sequence seq_1 increment by 1 start with 1 maxvalue 999999999; 在创建一个存储过程——> create or replace procedure seq_reset(v_seqname varc

JJota的博客 952

如何优雅地删除 Linux 中的垃圾文件

不知道大家是否也跟我一样,是一只要把的自己电脑文件安排的条理有序,把没用的文件会及时删掉的程序猿呢?如果是的话,那么我们可以愉快地探讨下文章的内容。如果不是的话,你也可以留下来凑凑热闹嘛(>-...

码到成功 2985

java Timer和TimerTask常用方法

1.概览 Timer是一种定时器工具,用来在一个后台线程计划执行指定任务。它可以计划执行一个任务一次或反复多次。 TimerTask一个抽象类,它的子类代表一个可以被Timer计划的任务。 2.例子 import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; import java.util.Date; /**  *

封宸落宇的专栏 1110

android讲义2之计时器组件Chronometer

//获取计时器组件 final Chronometer ch = (Chronometer)findViewById(R.id.test); //设置开始计时时间,注意elapsedRealtime()多用于计算时间间隔,且在sleep的情况下也会继续工作 ch.setBase(SystemClock.elapsedRealtime()); //启动计时器 ch.start(); //监听计时...

weixin_34007906的博客 86

写你的shell,其实很简单[架构篇]

  引语:我本人以前并没有写过shell脚本,也许是因为懒,也许是没有被逼到要去写shell的地步。但是,前段时间,工作需求,要求重新跑几个月的脚本,这些脚本是每天定时进行跑的,而且每天是好几个脚本一起关联跑的。你也许会说,这太简单了,写个循环,然后,让他自己去跑就行了。是的,你可以很顺手的用你的编程语言去写循环,如PHP。但是,你知道,这样做其实是改变了代码结构了,鬼知道会导致什么结果呢? 并且...

weixin_33734785的博客 136

协程的使用

IEnumerator TA() { yield return new WaitForSeconds (5);//5是5秒后执行。 ani.SetBool (“bool”, false);//这里是条件 } 在调用协程时写句代码 StartCoroutine(“TA”);就可以调用了; ...

qq_42965798的博客 275

OneLineJTextArea

public class OneLineJTextArea extends JTextArea{ private static final long serialVersionUID = 1L; Integer index = 0; List nList = new ArrayList<>(); Timer timer = new Timer(); TimerTask task = ne

czzhen9394的专栏 263
上一篇: 采用LocalDateTime获取指定时间段
下一篇: springboot邮件发送(QQ邮箱)
syf_wfl
博客等级 码龄7年 15粉丝 144原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

syf_wfl

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值