FluentScheduler 技术文档
2024-12-28 21:19:15作者:明树来
1. 安装指南
FluentScheduler 是一个面向 .NET 平台的自动化作业调度器,具有流畅的接口设计。下面是安装步骤:
-
首先,确保你的开发环境已经安装了 .NET 开发工具。
-
使用 NuGet 包管理器安装 FluentScheduler 包。在 Visual Studio 中,你可以通过 NuGet 包管理器控制台执行以下命令:
Install-Package FluentScheduler
或者在项目的 .csproj 文件中添加以下依赖项:
<PackageReference Include="FluentScheduler" Version="最新版本号" />
确保将 "最新版本号" 替换为实际的最新版本号。
2. 项目的使用说明
FluentScheduler 通过 JobManager 类来管理作业。下面是基本的使用步骤:
// 初始化作业管理器
JobManager.Initialize();
// 添加作业
JobManager.AddJob(
() => Console.WriteLine("5 minutes just passed."), // 作业执行的代码
s => s.ToRunEvery(5).Minutes() // 作业调度的设置
);
在这个例子中,我们添加了一个作业,该作业会在控制台打印一条消息,并且每5分钟执行一次。
调度设置
调度设置允许你定义作业的执行频率。以下是可用的调度方法:
ToRunEvery(int interval):设置作业执行的时间间隔。Minutes()、Hours()、Days():设置时间单位。At(int hour, int minute):在指定的小时和分钟执行作业。Between(int startHour, int startMinute, int endHour, int endMinute):在指定的时间范围内执行作业。
3. 项目API使用文档
FluentScheduler 的 API 设计为链式调用,易于理解和使用。以下是一些主要类的简要说明:
JobManager:管理作业的主要类。它包含用于添加作业、开始和停止调度器的方法。Job:表示一个作业,它包含作业要执行的动作以及调度规则。
以下是 JobManager 的主要方法:
Initialize():初始化作业管理器。AddJob(Action action, Func<Schedule, Schedule> scheduleBuilder):添加一个作业及其调度设置。Start():开始执行作业调度。Stop():停止执行作业调度。
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在 "安装指南" 部分详细说明,这里简要概括如下:
- 通过 NuGet 包管理器在 Visual Studio 中安装。
- 手动在
.csproj文件中添加包引用。 - 直接从 NuGet.org 下载包并手动添加到项目中。
请按照以上步骤操作,以成功安装 FluentScheduler 并开始使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146