DWR2.0的DefaultContainer can't find a classes异常的解决方案

DWR 2.0更新后包名发生变化,并引入JDK5注释功能。配置DwrServlet时需指定类以避免初始化错误。通过设置<param-value>为java.lang.Object解决问题。
2.0加了很多东西,也有不少变化的地方。最容易看到的变化就是包名的变化了,由 uk.ltd.getahead 变成了 org.directwebremoting
        换上了新的配置
     < servlet >
        
< servlet-name > dwr-invoker </ servlet-name >
        
< servlet-class > org.directwebremoting.servlet.DwrServlet </ servlet-class >
        
< init-param >
          
< param-name > debug </ param-name >
          
< param-value > true </ param-value >
        
</ init-param >
        
< load-on-startup > 1 </ load-on-startup >
    
</ servlet >

启动服务,抱错了。

java.lang.IllegalArgumentException: DefaultContainer can't find a classes
       at org.directwebremoting.impl.DefaultContainer.getBean(DefaultContainer.java:216)
       at org.directwebremoting.annotations.AnnotationsConfigurator.configure(AnnotationsConfigurator.java:50)
       at org.directwebremoting.servlet.DwrServlet.init(DwrServlet.java:121)

      在DWR的Maillist里面搜索了一下,还有答案,原来DWR2.0 加入了JDK5的注释(annotations).DwrServlet初始化的时候会去检查注释的类,找不到就抱错了。如果你不用annotations也可以忽略掉这个错误。不过看起来总是不爽。有人提出了方案。这样就ok了。

     < servlet >
        
< servlet-name > dwr-invoker </ servlet-name >
        
< servlet-class > org.directwebremoting.servlet.DwrServlet </ servlet-class >
        
< init-param >
          
< param-name > debug </ param-name >
          
< param-value > true </ param-value >
        
</ init-param >
        
< init-param >
           
< param-name > classes </ param-name >
           
< param-value > java.lang.Object </ param-value >
        
</ init-param >
        
< load-on-startup > 100 </ load-on-startup >
    
</ servlet >
 
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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