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我也要
网上有很多说法，基本上都是说没找对weblogic目录路径什么的。
实际上应该是：注意eclipse的weblogic工具里的版本对应。
我本地使用的weblogic是10.3.6，使用eclipse-galileo的话，galileo里weblogic工具最高能对应到weblogic的10.3.4版本，并且在eclipse-helio里weblogic工具最高也不能对应到weblogic10.3.6。
最后使用eclipse-indigo试了下，里面有对应的weblogic10.3.6版本配置，才算解决问题。
galileo、helio、indigo三个版本里面，前两个版本在此处只是提示到“does not contain a valid WebLogic Server install”，而indigo在后面还有一句话，说明当前选中的weblogic工具版本和要配置weblogic服务器版本分别是多少，故不匹配。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
weblogic启动报错
MamdbServer-229 specified with -Dweblogic.Name does not exist.The configuration includes the following servers {AdminServer,Test229-zy,mdbServer-229}.> There are 1 nested errors: weblogi
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
eclipse配置安装weblogic后报错
今天从eclipse导入了一个别人的weblogic项目，好不容易配置好weblogic以后，发现仍然报错，项目上有个小红叉，jar包和jdk和编码看了都没问题，经同事启发知道是eclipse一个配置文件和自己的weblogic版本不对应，下面上图，修改图上剪头标记的位置，改成你对应server窗口里的weblogic名称即可 ...
最新weblogic安装及配置失败解决方式
阅读此博客大概需要…，我大意了啊，没有算时间。只知道必须写，毕竟有些博客写的不清楚。 最近看到一些招聘上有weblogic的使用经验，于是自己想自己去安装学习，从官网里下得最新的14版本，结果安装都花了很多时间，还去改cmd文件的代码，然而这招卸磨杀驴不太靠谱，年轻人还是要耗子尾汁，不耍五连鞭… 后面妥协了，换了个12.1.3的，这里要注意了，很快啊，我把jdk版本换了，换成了jdk8，替换掉了之前的jdk11，只需要把环境变量改掉即可，系统变量中的【JAVA_HOME】改成jdk8的路径，然后重新安.
【WebLogic使用】2.在Eclipse中添加WebLogic
打开我们的Eclipse，这里我使用的是MyEclipse2014。 在上面的选项栏中，点击window，选择Preferences： 之后找到MyEclipse-->Server-->WebLogic的配置选择: 然后进行以下配置: 接下来，打开Server视图： 可以看到我们的WebLogic的图标，静静的躺在其它服务器中间： 这
WebLogic常见问题
1、ClassNotFoundException：org.hibernate.hql.ast.HqlToken异常 使用Hibernate的工程部署到WebLogic下时，经常会出现ClassNotFoundException：org.hibernate.hql.ast.HqlToken的问题，出现该问题的主要原因在于WebLogic已经集成了antlr.jar包，在使用Hibernate时，会
weblogic部署常见错误
1）java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 48188 如果同一个项目，在两台服务器部署，一台可以，另一台报错的话，则可能是服务器上weblogic上的版本不一样。如果一样的话，则可以检查WEB-INF下的weblogic.xml文件。 2) authentication for user denied 感...
ERROR:1962 Drive does not contain a valid boot ...
那个IBM X205安装系统成功后(祥见"IBM X205 安装系统小插曲")，再装上ServerRAID Manager程序后发现了一个感叹号，原来我的ServerRAID BIOS及Firmware版本号都是V4.84，而我最终还是用V5.10驱动识别到SCSI硬盘和安装系统成功了，这就造成了不和谐了。再者本人一向追求完美，于是就着手升级BIOS 及 Firmware(怎么没有想到降到Driv
The path "C:\Oracle\Middleware\wlserver_10.3" contains the wrong version of WebLogic Server. Expect
出现问题截图如下： 解决办法重新back,选择新的name OK了如下图：
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