一个最简单的 Quartz 列子

本文介绍了一个使用Quartz框架进行任务调度的简单示例。该示例展示了如何定义任务类、触发器及调度器,并实现每两秒执行一次打印“hello world”的功能。

Quartz 是一个最强大的任务调度框架,基于Java开发,涉及的主要有三个东西


任务  (要执行的业务逻辑 )  触发器 (执行的时间)  调度器(控制执行的控制器)


下面我写了一个最简单的例子,如下


package com.quartz.test.hello;

import java.util.Date;

import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;

/**
 * 任务类,每两秒执行一次hello world
 * @author 星驰太帅了
 *
 */
public class HelloJob implements Job{

	@Override
	public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
		System.out.println(new Date() + "  :  " + "hello world");
	}

}


package com.quartz.test.hello;

import java.util.Date;

import org.quartz.JobBuilder;
import org.quartz.JobDetail;
import org.quartz.Scheduler;
import org.quartz.SimpleScheduleBuilder;
import org.quartz.Trigger;
import org.quartz.TriggerBuilder;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;

/**
 * 任务调度测试类
 * @author 星驰太帅了
 *
 */
public class HelloSchedluer {

	public static void main(String[] args) throws Exception{
		
		//绑定job到jobdetail 上
		JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(HelloJob.class)
							  .withIdentity("myJob", "group1") //唯一标记符
				              .build(); 
		jobDetail.getJobDataMap().put("name", "zxc");
		//创建一个最简单的触发器
		
		Date date = new Date();
		date.setTime(date.getTime() + 3000); 
		Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger()
				          .withIdentity("myTrigger", "group1") //唯一标记符
				          .startAt(date) //3秒后执行此任务
				          .withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()  //创建一个简单的调度器
				        		        .withIntervalInSeconds(2000)  // 每2秒执行一次
				        		        .repeatForever()) // 永远重复执行
				          
				          .build();
		
		//创建调度器
		Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler(); // 通过 StdSchedulerFactory 获取一个简单的调度器
		
		//绑定调度器要执行的任务和任务的执行逻辑
		scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);
		
		//开始执行
		scheduler.start();
	}
}



执行效果为:





内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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