springboot 开启定时任务
要在 Spring Boot 中开启定时任务,可以按照以下方式实现。下面是一个简单的代码示例: ```java // 引入必要的注解 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; // 开启定时任务的支持 @SpringBootApplication @EnableScheduling // 这个注解用于启用定时任务功能 public class MySpringBootApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(MySpringBootApplication.class, args); } // 定义一个定时任务方法 @Scheduled(fixedRate = 5000) // 每隔5秒执行一次 public void scheduledTask() { System.out.println("定时任务正在运行:" + System.currentTimeMillis()); } } ``` 注意的逻辑点 1. `@EnableScheduling` 注解必须添加到主类或配置类中,否则定时任务不会生效。 2. 如果需要更复杂的调度规则,可以使用 `cron` 表达式替代 `fixedRate`。 3. 确保项目中没有其他线程或配置干扰定时任务的执行频率。 [2025-03-19 17:58:39 | AI写代码神器 | 252点数解答]
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- [阿里通义] A. 实验内容:用 NumPy 生成一组线性数据加点噪声训练线性回归模型画图观察模型的拟合效果。 任务: (1) 模拟线性数据(带噪声):y = 5x + 噪声(均值20, 标准差10),构成比较真实的线性关系数据。 (2) 数据划分:使用 train_test_split 划分训练集和测试集。 (3) 模型训练与预测:通过 LinearRegression() 拟合模型并进行预测。 (4) 模型评估:使用均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、R²决定系数来评价模型。 (5)结果可视化:使用散点图和预测回归线展示模型效果。 B. 实验步骤: (1)导入scikit-learn库,并使用 NumPy 生成x自变量数据 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score import numpy as np (651点数解答 | 2025-06-12 13:18:59)97
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- springboot ffmpeg maven 集成 mp4转rtsp 异步(2230点数解答 | 2024-05-08 14:53:55)248
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