我们可以先思考一下下面业务场景的解决方案： 某电商系统需要在每天上午10点，下午3点，晚上8点发放一批优惠券。 某财务系统需要在每天上午10点前结算前一天的账单数据，统计汇总。 某电商平台每天凌晨3点，要对订单中的无效订单进行清理。 12306网站会根据车次不同，设置几个时间点分批次放票。 电商整点抢购，商品价格某天上午8点整开始优惠。 商品成功发货后，需要向客户发送短信提醒。 类似的场景还有很多，我们该如何实现？以上这些场景，就是任务调度所需要解决的问题。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

基于一致性算法, 在有向通讯拓扑下, 研究存在状态约束的多航天器系统分布式有限时间姿态协同跟踪控制问题. 在仅有部分跟随航天器可以获取领航航天器状态, 并且跟随航天器之间存在不完全信息交互的情形下, 设计了分布式快速终端滑模面, 提出了不依赖于模型的分布式有限时间姿态协同跟踪控制律. 根据有限时间Lyapunov 稳定性定理, 证明了系统的状态在有限时间内收敛于领航航天器状态的小邻域内. 最后通过仿真算例验证了所提出算法的有效性.

《基于Springboot，Dubbo等开发的分布式抽奖系统详解》 在现代互联网应用开发中，分布式架构已经成为一种常态，尤其在处理高并发、大数据量的业务场景时，它的重要性不言而喻。本项目——“基于Springboot，Dubbo等开发的分布式抽奖系统”就是这样一个典型的实践案例，它巧妙地融合了多种技术，构建了一个高效、稳定且可扩展的抽奖系统。本文将深入探讨其核心技术栈和实现原理。 Springboot是整个系统的基础框架，它是Spring框架的简化版，集成了许多默认配置，极大地简化了项目的搭建和运维过程。Springboot的核心特性包括自动配置、内嵌Servlet容器（如Tomcat）、起步依赖和命令行接口等，使得开发者可以快速地启动和运行一个独立的Java应用。 Dubbo作为服务治理框架，是阿里巴巴开源的高性能RPC（远程过程调用）框架，它主要负责服务的注册与发现、服务调用、负载均衡、容错和流量控制等功能。在本系统中，Dubbo实现了服务提供者和服务消费者之间的通信，使得各个模块之间可以解耦，提高系统的可扩展性和灵活性。 MySQL作为关系型数据库，负责存储系统中的关键数据，如用户信息、奖品设置、抽奖记录等。其ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性确保了数据的一致性和完整性。在分布式环境中，可以采用主从复制或者分库分表策略来提升读写性能和数据冗余。 在系统设计上，通常会将抽奖逻辑、用户管理、奖品管理等核心功能作为独立的服务，通过Dubbo进行服务化。每个服务都可以独立部署，降低了维护成本，同时增强了系统的健壮性。此外，Springboot的微服务思想使得这些服务能够独立升级，互不影响。 在具体实现上，抽奖逻辑可能包含随机算法，确保结果公正性。这通常涉及概率计算和避免重复中奖的机制。例如，可以使用UUID生成唯一的抽奖编号，结合数据库事务保证每次抽奖操作的原子性，防止并发问题。 此外，为了保证系统的可用性和稳定性，通常会引入监控和日志管理工具，如Prometheus和Grafana进行性能监控，ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）堆栈进行日志收集和分析。这些工具可以帮助开发者及时发现并解决问题，提升系统的稳定运行。 "基于Springboot，Dubbo等开发的分布式抽奖系统"展示了如何利用现代Java技术栈构建一个高效、可靠的分布式应用。它不仅体现了Springboot的轻量级特性，还展示了Dubbo在服务治理方面的强大能力，以及MySQL在数据存储上的稳定性能。这样的系统设计模式对于理解分布式系统原理和实践具有很高的参考价值。

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本研究聚焦于基于分布式模型预测控制（DMPC）的多固定翼无人机（UAV）共识控制策略。文章详细介绍了如何通过DMPC实现多架无人机之间的信息共享、协调和决策制定，以达到协同飞行的目的。研究内容包括无人机的环境感知、信息交流机制以及飞行策略和路径规划的共同制定。该研究适用于无人机控制领域的专业人士、学者以及对无人机协同飞行感兴趣的爱好者。使用场景涵盖无人机搜索、监视、巡航等协同任务。目标是提升多无人机系统在执行复杂任务时的效率和安全性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 无人机 协同飞行

一种应用于多车队列控制的分布式模型预测控制算法，该算法能够有效地协调三辆车的行驶，以实现车队的高效和安全行驶。文中详细阐述了算法的原理、实现步骤以及在实际场景中的应用效果。适用于对自动驾驶技术和车辆控制系统感兴趣的工程师、研究人员和学生。使用场景包括但不限于自动驾驶车辆的研发、智能交通系统的构建以及车辆控制算法的教学和研究。目标是提供一个有效的解决方案，以提高多车队列在复杂交通环境中的稳定性和协同性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 多车队列 自动驾驶

光伏发电作为新兴的前沿科技已经逐步技术成熟。现在将光伏发电系统与屋顶集合到一起。建设家用屋顶分布式系统，实现发电自用，余量上网方式，已经成为大势所趋。

RedisExecBuilder.build().execThrows(redissonClient -> { RLock rLock = redissonClient.getLock("test_lock"); try { rLock.tryLock(); System.out.println(rLock.isLocked()); } catch (Exception ignore) { } finally { try { if (rLock != null && rLock.isLocked()) { rLock.unlock();

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