IDEA 运行Liferay Tomcat

liferay 7.0开发到部署 文章目录一、开发环境搭建1、下载插件2、创建Liferay Project3、创建之后的项目列表二、初始化liferay服务三、配置Liferay服务四、创建module五、自定义module六、部署module七、启动服务测试 一、开发环境搭建 软件环境: 必须: liferay-ce-portal-tomcat-7.0-ga5-20171018150113838.zip 说明:Liferay的运行环境。 liferay-ide-eclipse-windows-x64-3.1.2-ga3-20170 阅读详情

关于liferay 的配置本文不进行描述,本文基于已搭建好的Liferay 6.1 环境。

1. IDEA 配置Liferay Tomcat Server
(1)File - ->Settings 打开settings
在这里插入图片描述

(2)搜索 application Servers,将Liferay Tomcat 添加进来。
在这里插入图片描述

2. 配置Run/Debug configuration

(1)添加一个Local Tomcat configuration
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

(2)填写VM options
-Xms128m -Xmx1024m -XX:MaxPermSize=128m -Dfile.encoding=UTF8 -Duser.timezone=GMT
主要是配置虚拟机内存,编码和时区,我试过不加这些配置也是没有问题的,如果运行的时候报虚拟机内存不足的错误的话,可以以加上上面对应的参数。

(3)选择JRE
这个可以随便选,好像liferay里的tomcat 会默认使用自带的jre运行,这里配置了好像也不会变。

(4)

基于Python的深度学习舌苔识别系统GUI实现与模型应用 深度学习图像分类技术近年来在医学辅助诊断领域快速落地,其核心在于利用卷积神经网络自动提取图像特征,并通过迁移学习在小规模数据集上实现稳健分类。模型推理封装与界面集成是工程落地的关键一环,数据预处理一致性、推理模式切换等细节直接影响部署效果。PySide6桌面GUI能够将训练好的分类模型封装为可交互工具,支持本地图片与摄像头采集,广泛应用于中医舌诊辅助分析等场景。本文基于Python实现舌苔识别系统的完整流程,涵盖模型选型、数据组织、训练参数、数据增强、推理封装与GUI开发,并对常见踩坑点与验收方法进行总结, 阅读详情

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