Quartz是一个开源的作业调度框架，它为Java应用程序提供了强大的定时和计划功能。在Java项目中，Quartz常被用来执行周期性的任务，比如数据备份、日志清理、定时发送邮件等。本“quartz任务调度框架简单实用小demo”旨在帮助开发者快速理解和应用Quartz。 1. **Quartz基本概念** - **Job**: 任务的基本单元，代表一个需要执行的工作。 - **Trigger**: 触发器，决定Job何时被执行。 - **Scheduler**: 调度器，负责管理和执行Jobs以及Triggers。 2. **Quartz工作流程** - 创建Job类，实现`org.quartz.Job`接口，并重写`execute(JobExecutionContext context)`方法，定义具体任务。 - 然后，创建Trigger，设置执行时间，如CronTrigger用于基于cron表达式的时间触发，SimpleTrigger则用于固定间隔触发。 - 接着，将Job与Trigger关联，通过Scheduler实例的`scheduleJob(JobDetail, Trigger)`方法添加到调度器中。 - 启动Scheduler，`scheduler.start()`，Quartz将根据配置自动执行任务。 3. **Quartz配置** - Quartz可以通过XML配置文件或代码动态配置。在项目中，可能需要配置JobStore（如RAMJobStore、JDBCJobStore）来存储Jobs和Triggers。 - 通过`StdSchedulerFactory`可以加载配置文件并创建Scheduler实例。 4. **Demo运行** - "test-quartz"可能是包含Quartz demo的目录，其中可能有主类、Job实现类、Trigger配置等相关文件。 - 运行主类，Quartz会读取配置并开始调度。通常，主类会创建Scheduler，注册Job和Trigger，然后启动Scheduler。 5. **Quartz优势** - 弹性：Quartz可以处理大量的并发任务，且支持分布式调度。 - 灵活性：通过CronTrigger和SimpleTrigger，可以实现复杂的调度需求。 - 可扩展性：支持插件，方便添加新功能或扩展现有功能。 6. **注意事项** - 为了保证程序的健壮性，应该处理好Job执行时可能出现的异常，避免影响整个调度系统。 - 如果项目是Web应用，需要考虑在Web容器启动和停止时正确地启动和关闭Scheduler。 通过这个简单的Quartz demo，你可以学习到如何在Java项目中集成Quartz，创建和调度任务。在实际开发中，你可以根据项目需求调整Job和Trigger的配置，实现更加复杂和灵活的任务调度。

内容概要：本文详细介绍了 FreeRTOS 实时操作系统，涵盖了其基础概念、与裸机开发的区别、入门篇、深入篇、项目实战以及总结与展望。FreeRTOS 是一款免费开源的轻量级实时操作系统内核，专为资源受限的嵌入式系统设计，支持35种处理器架构。其优势包括开源免费、轻量级、可移植性强、功能丰富、社区支持和高可靠性。文章对比了 FreeRTOS 与裸机开发在任务管理、中断处理和资源管理方面的差异。入门篇详细讲解了内存管理、任务创建、任务状态、任务优先级、空闲任务和钩子函数、同步与互斥、队列、信号量、互斥锁和事件组。深入篇探讨了任务调度机制、中断管理、内存管理源码分析和任务通知。项目实战部分以智能家居环境监测系统为例，展示了 FreeRTOS 在实际项目中的应用。最后总结了学习要点和未来发展趋势。 适合人群：具备一定嵌入式开发基础的研发人员，特别是从事物联网、智能家居、工业自动化等领域工作的工程师。 使用场景及目标：①理解 FreeRTOS 的核心概念和工作机制；②掌握 FreeRTOS 的任务管理、内存管理、中断处理和任务间通信机制；③应用于实际项

云计算任务调度优化是当前云计算领域的一个热门研究方向，其核心问题在于如何有效地将计算任务分配给云平台上的各种计算资源，以满足服务质量(QoS)要求并优化资源利用率。本文介绍了一种基于稳定婚姻算法的多对多匹配策略，旨在通过改进的Gale-Shapley算法实现云计算环境下任务与资源的智能匹配，以期达到降低能耗和缩短执行时间的目的。该策略基于CloudSim框架实现，CloudSim是一个开源的云计算仿真环境，专门用于模拟数据中心的运行情况，能够为云计算研究提供实验平台。 稳定婚姻算法，即Gale-Shapley算法，是一种经典的匹配算法，最初用于求解稳定婚姻问题，后来被广泛应用于经济学、计算机科学等多个领域。在云计算任务调度中，Gale-Shapley算法可以用来确定任务与资源的匹配关系，使得每项任务都能找到最适合的资源，同时每项资源也能高效地服务于一个或多个任务。通过算法的迭代过程，可以保证最终获得一个稳定的匹配结果，即不存在两个任务都更愿意与对方的资源进行匹配而放弃当前的配对。 在云计算环境下，任务调度优化不仅涉及到资源的有效利用，还包括能耗的降低和执行时间的缩短。通过采用Gale-Shapley算法，可以构建一种智能匹配机制，以提高资源的利用率，减少任务在等待资源分配过程中的空闲时间，从而降低整体的能耗和缩短任务的执行时间。这种智能匹配机制能够根据任务需求和资源特性动态地调整任务与资源之间的匹配关系，实现资源的合理分配和任务的有效调度。 基于CloudSim框架的本科毕业设计，提供了一个模拟和分析云计算任务调度优化的环境。通过CloudSim，设计者可以模拟数据中心的运行情况，包括任务的提交、资源的分配、任务的执行以及能耗的统计等。在这样的仿真平台上，可以对不同的调度策略进行比较分析，验证Gale-Shapley算法在多对多匹配场景下的性能表现，以及它在实际云计算环境中的可行性与有效性。 文档中包含的"附赠资源.docx"和"说明文件.txt"，可能提供了具体的设计思路、实验结果和实现细节。例如，说明文件中可能包含了如何在CloudSim平台上部署Gale-Shapley算法，以及如何对算法进行测试和评估的详细步骤。附赠资源文档可能包含了相关的教学视频、示例代码或是对算法优化的具体建议等资源，以辅助理解和应用算法。 此外，GaleShapley-master文件夹可能包含了算法的核心实现代码，包括任务调度模块、资源匹配模块、性能评估模块等，以及可能的用户界面或控制台应用程序。这些代码为研究者和开发者提供了直接的算法实现参考，可以在此基础上进行进一步的开发和定制化研究。 总结而言，这份本科毕业设计研究了云计算任务调度优化问题，采用Gale-Shapley算法进行智能匹配，并在CloudSim平台上进行了模拟实验。研究结果可能表明，使用该算法可以有效地降低能耗、缩短执行时间，并提升资源利用率。设计者提供了相关的文档和代码资源，旨在帮助其他研究者更深入地理解算法的实现细节，以及如何在自己的研究中应用这些知识。

Quartz是一款开源的作业调度框架，它为Java应用程序提供了强大的定时任务管理能力。在Java集成Quartz时，通常需要引入特定版本的jar包以确保所有依赖都得到满足。标题提到的"Quartz新版的jar包"可能指的是Quartz的最新稳定版本，这通常会包含对旧版本的改进、新功能的添加以及bug的修复。 SSH（Struts + Spring + Hibernate）是一个常见的Java Web开发框架组合，用于构建高效、可维护的应用程序。在SSH项目中集成Quartz，可以实现后台任务的自动执行，如数据同步、定时邮件发送等。 Quartz的核心概念包括： 1. **Job**：代表一个具体的任务，它是一个接口，需要开发者自定义实现，定义任务的具体执行逻辑。 2. **Trigger**：触发器，决定了Job何时运行。常见的Trigger类型有SimpleTrigger（简单触发器）和CronTrigger（cron表达式触发器），它们分别基于时间间隔和Cron表达式来决定触发时机。 3. **Scheduler**：调度器，负责管理和执行Jobs与Triggers。应用启动时，我们需初始化Scheduler并注册Job和Trigger。 4. **JobDetail**：封装了Job的信息，包括Job类的Class、参数等。它是Scheduler执行Job的基础。 5. **Calendar**：日历对象，可以用于排除某些日期或时间，避免在这些时段执行任务。 集成Quartz到Java项目中，一般步骤如下： 1. **添加依赖**：将Quartz的jar包（如`quartz-x.x.x.jar`）添加到项目的类路径下，如果使用Maven或Gradle，需要在对应的配置文件中添加依赖。 2. **编写Job类**：创建一个实现`org.quartz.Job`接口的类，并重写`execute(JobExecutionContext context)`方法，定义任务的执行逻辑。 3. **创建JobDetail**：配置Job的实例，包括Job类和传递给Job的参数。 4. **定义Trigger**：根据需求选择合适的Trigger类型，设置触发时间规则。 5. **注册并调度Job**：在Scheduler中注册JobDetail和Trigger，然后调度Job执行。 在SSH框架中，可以利用Spring的AOP（面向切面编程）特性，使Job的生命周期管理更加便捷。通过Spring的JobFactory，可以将Job实例注入到Quartz中，这样可以在Spring容器中管理Job的bean。 在实际应用中，还需要注意线程安全问题，特别是当多个Scheduler实例同时运行时，可能导致任务冲突。此外，合理地配置 Quartz 的线程池大小和错误处理策略，能够提高系统的稳定性和效率。 Quartz是Java世界里强大的任务调度工具，它提供了丰富的功能和灵活的配置，使得开发者能够轻松地实现复杂的时间触发任务。在SSH等Java Web框架中集成Quartz，可以极大地提升应用程序的自动化和智能化水平。

elastic-job-lite-console-3.0.0.M1-SNAPSHOT.tar.gz netcat-win32-1.12.zip ZooInspector.zip zookeeper-3.4.9.tar.gz cron表达式详解.doc

实时多任务操作系统(RTOS)能有效提高嵌入式平台的资源利用效率，是嵌入式应用的必然趋势。本文阐述基于MSP430F149的RTOS——M430/OS。它由汇编写成、短小精干、占用系统资源少、运行稳定可靠，目前已在思达高科配网技术公司产品上得到应用。

在单芯片多核系统中，NoC已成为主流片上通信架构。有效的任务调度是挖掘计算并行性的重要方法。在经典静态列表调度基础上，针对HEFT算法中节点排序会得出较多的优先级相同节点的问题，提出一种节点二次排序的调度方法。在边的调度上应用了ALAP原则，改进算法有效提高了调度效果。实验表明，新方法对bl、blcomp、blio等节点优先权算法得出的任务列表均有良好的调度效果，适应性较好；对于2D Mesh同构NoC架构，改进算法对三种节点优先权算法有1.15倍的平均加速比，最大可有1.27倍加速比。

STM32的UCOSII任务调度程序，亲测可用。内有详细的注释和文档。很好的学习资料。

DAG任务调度是当前研究的热点，DAG任务模型中任务的调度顺序一方面会影响用户服务满意质量，另一方面也会影响云服务资源的利用率，高效的任务调度算法能够使多核处理器的资源分配和并行计算能力更强.表调度算法HEFT算法以及CPOP算法在相关任务调度中存在效率较低等问题.本文基于HEFT算法和CPOP算法，提出了一种相关任务调度模型和相关任务调度算法IHEFT算法，对任务排序和任务调度两个方面进行改进.任务排序阶段，以任务的方差以及平均通信代价作为排序的依据；任务调度阶段，对满足任务复制条件的结点进行任务复制.实验证明，IHEFT算法在任务调度跨度、任务调度平均等待时间以及平均Slack值方面均优于HEFT算法和CPOP算法.

基于MEC的多无人机部署和任务调度_向智睿.caj