schedulerListener 在我们的监听器实现类中,这个类中需实现的方法很多,不需要的可以给出空实现,下面是一些常用的用法: 方法 说明 jobScheduled() Scheduler 在有新的 JobDetail 部署时调用此方法. jobUnscheduled() Scheduler 在有新的 JobDetail卸载时调用此方法 triggerFinalized() 当一个 Trigger 来到了再也不会触发的状态时调用这个方法.除非这个 Job 已设置成了持久性,否则它就会从 S…

JobListener 我们的jobListener实现类必须实现其以下方法: 方法 说明 getName() getName() 方法返回一个字符串用以说明 JobListener 的名称.对于注册为全局的监听器,getName() 主要用于记录日志,对于由特定 Job 引用的 JobListener,注册在 JobDetail 上的监听器名称必须匹配从监听器上 getName() 方法的返回值. jobToBeExecuted() Scheduler 在 JobDetail 将要被执行时调用…

TriggerListener 在我们的触发器监听器中,也包含了一系列监听方法 方法 说明 getName() 定义并返回监听器的名字 triggerFired() 当与监听器相关联的 Trigger 被触发,Job 上的 execute() 方法将要被执行时,Scheduler 就调用这个方法.在全局 TriggerListener 情况下,这个方法为所有 Trigger 被调用. vetoJobExecution() 在 Trigger 触发后,Job 将要被执行时由 Scheduler 调…

当一个系统访问量上来的时候,不只是数据库性能瓶颈问题了,数据库数据安全也会浮现,这时候合理使用数据库锁机制就显得异常重要了. 原文:http://www.jianshu.com/p/163c96983ca9 (一)MySQL优化笔记(一)--库与表基本操作以及数据增删改 (二)MySQL优化笔记(二)--查找优化(1)(非索引设计) (三)MySQL优化笔记(二)--查找优化(2)(外连接.多表联合查询以及查询注意点) (四)MySQL优化笔记(三)--索引的使用.原理和设计优化 (五)MySQ…

一.对象的加载过程 之前研究过类的加载过程.具体详情可查看文章:https://www.cnblogs.com/ITPower/p/15356099.html 那么,当一个对象被new的时候,是如何加载的呢?有哪些步骤,如何分配内存空间的呢? 1.1 对象创建的主要流程 还是这段代码为例说明: public static void main(String[] args) { Math math = new Math(); math.compute(); new Thread().start();…

一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更高.比较常用的Region Proposal方法有:SelectiveSearch(SS,选择…

Perface 前面已经写过一篇<嵌入式linux内核的五个子系统>,概括性比较强,也比较简略,现在对其进行补充说明. 仅留此笔记,待日后查看及补充! Linux内核的子系统 内核是操作系统的核心.Linux内核提供很多基本功能,如虚拟内存.多任务.共享库.需求加载.共享写时拷贝(Copy-On-Write)以及网络功能等.增加各种不同功能导致内核代码不断增加. Linux内核把不同功能分成不同的子系统的方法,通过一种整体的结构把各种功能集合在一起,提高了工作效率.同时还提供动态加载模块的方式…

01 首先来区分几个概念 关于neighborhood serach,这里有好多种衍生和变种出来的胡里花俏的算法.大家在上网搜索的过程中可能看到什么Large Neighborhood Serach,也可能看到Very Large Scale Neighborhood Search或者今天介绍的Adaptive Large Neighborhood Search. 对于这种名字相近,实则大有不同的概念,很是让小编这样的新手头疼.不过,小编喜欢凡事都要弄得清清楚楚明明白白的.为了防止大家混淆这些相…

01 概述 Greedy Randomized Adaptive Search,贪婪随机自适应搜索(GRAS),是组合优化问题中的多起点元启发式算法,在算法的每次迭代中,主要由两个阶段组成:构造(construction)和局部搜索( local search). 构造(construction)阶段主要用于生成一个可行解,而后该初始可行解会被放进局部搜索进行邻域搜索,直到找到一个局部最优解为止. 02 整体框架 如上面所说,其实整一个算法的框架相对于其他算法来说还算比较简单明了,大家可以先看以…

文章目录 1.背景 2.ROC曲线 2.1 ROC名称溯源(选看) 2.2 ROC曲线的绘制 3.AUC(Area Under ROC Curve) 3.1 AUC来历 3.2 AUC几何意义 3.3 AUC计算 3.4 理解AUC的意义 3.4.1 从Mann-Whitney U test角度理解 3.4.2 从AUC计算公式角度理解 3.4.3 一句话介绍AUC 3.5 为什么用AUC 3.6 AUC的一般判断标准 1.背景 很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测(比如比较简单的逻辑回…