【代码Demo】SpringBoot+Redis+定时任务模拟手机短信验证
ler3.service3.1常量设定3.2判断获取次数3.3判断验证码剩余时间3.4获取验证码3.5保存验证码，设置有效期，累加获取次数3.6校验手机号与验证码service层完整代码 4.设置定时任务，每天0点清除所有短信获取次数5.启动类上添加开启定时任务 说明 只是模拟给手机发送短信验证码，并且进行校验真正能够给手机发送验证码短信还需要结合第三方，如阿里云、讯飞等 需求 发送手机号，返回验证码...
JAVA学习-Java异步任务.线程与进程
Java中的异步任务、线程和进程是多线程编程的重要概念。 一、它们具有以下特点和使用方法： 1. 异步任务： - 异步任务是指在主线程之外执行的任务。 - 异步任务可以通过多线程的方式实现。 - 异步任务常用于执行耗时的操作，以避免阻塞主线程。 2. 线程： - 线程是程序执行的最小单位，它是进程中的一个执行路径。 - Java中线程的创建可以通过继承Thr...
清华新突破，360°REA重塑多智能体系统：全方位提升复杂任务表现
h 360° Assessment）。这一框架的提出，不仅是对现有系统的一次重大改进，也为未来的智能体系统设计提供了新的方向。360°REA框架的核心在于通过全方位的评估和经验积累，提升智能体处理复杂任务的能力。它借鉴了现代企业组织中的绩效评估和员工经验积累机制，将其应用于智能体的性能提升中。 标题：360°REA: Towards A Reusable Experience Accumulation...
flask_apscheduler 定时任务框架
简介 Flask_apscheduler是一个在Flask框架中使用的APScheduler库的扩展。APScheduler是一个用于调度任务的Python库，可以在指定的时间间隔调度函数、方法或任意可调用对象的执行。 Flask_apscheduler对APScheduler进行了集成，使得在Flask应用中可以简便地使用调度任务。它提供了一个可以在Flask应用中配置和管理调度任务的接口，并且可...
PHP定时任务框架taskPHP3.0学习记录5环境部署常见问题及解决方案
php版本问题 当出现一下错误，说明php版本不支持，建议升级php版本，至少>5.6 Zend Guard Loader Zend Guard Loader扩展冲突，卸载或安装对应兼容版本 fileinfo: Unable to initialize module fileinfo扩展冲突，卸载或安装对应兼容版本 PHP Warning: PHP Startup: fileinfo: Unable...
SpringCloud-搭建XXL-JOB任务调度平台教程
一、XXL-JOB任务调度平台介绍 XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架，旨在解决分布式系统中的任务调度问题，提高系统的处理效率和任务管理的便捷性。 1. XXL-JOB任务调度概念 XXL-JOB任务调度平台通过中心化管理方式，使得任务的调度更加高效和集中。平台不仅提供了丰富的任务调度功能，例如：CRON表达式、任务依赖、失败重试、任务超时处理、任务分片等，还提供了实时的任务日志、运行结果监...
LINUX中使用cron定时任务被隐藏，咋回事？
一、问题现象 线上服务器运行过程中，进程有莫名进程被启动，怀疑是有定时任务自动启动，当你用常规方法去查看，比如使用crontab去查看定时器任务，提示no crontab for root 或者使用cat到/var/spool/cron目录下去查看定时器文件，也是提示no crontab for root 使用vim编辑定时器文件，打眼一看看到的似乎也是空白 但是你从cron定时任务日志中确看到有任务...
【域适应】基于散度成分分析（SCA）的四分类任务典型方法实现
关于 SCA（scatter component analysis）是基于一种简单的几何测量，即分散，它在再现内核希尔伯特空间上进行操作。 SCA找到一种在最大化类的可分离性、最小化域之间的不匹配和最大化数据的可分离性之间进行权衡的表示；每一个都通过分散进行量化。 参考论文：Shibboleth Authentication Request 工具 MATLAB 方法实现 SCA变换实现 functi...
AI大模型探索之路-应用篇6：Langchain框架Agent模块—智能化任务执行的核心
search 五、OpenAI functions agent 六、自定义Agent 总结 前言 在人工智能的领域中，Langchain框架以其独特的Agent模块引起了广泛的关注。该模块作为智能化任务执行的核心，不仅体现了智能代理的强大能力，还展示了其在处理复杂任务中的高效性和精准度。本文将深入探讨Langchain框架的Agent模块，对其核心原理、机制流程进行详细解析；同时对常用的几种Agen...
【域适应】基于深度域适应MMD损失的典型四分类任务实现
关于 MMD （maximum mean discrepancy）是用来衡量两组数据分布之间相似度的度量。一般地，如果两组数据分布相似，那么MMD 损失就相对较小，说明两组数据/特征处于相似的特征空间中。基于这个想法，对于源域和目标域数据，在使用深度学习进行特征提取中，使用MMD损失，可以让模型提取两个域的共有特征/空间，从而实现源域到目标域的迁移。 参考论文：https://arxiv.org/ab...