lcds- data management part Unable to access UserTransaction in DataService"

 

 

 

学习lcds- data management part ,
报错: Unable to access UserTransaction in DataService" error.
困扰我很久之后终于得到解决。
网上的指点很是有用 (http://kb2.adobe.com/cps/828/6b82874f.html ),

在C:\tomcatSinosoft\conf\Catalina\localhost下面创建lcds-samples.xml

文件内容:

 <Context docBase="c:/tomcatSinosoft/webapps/lcds-samples" privileged="true"  antiResourceLocking="false" antiJARLocking="false">
  <Transaction factory="org.objectweb.jotm.UserTransactionFactory"  jotm.timeout="60"/>
 </Context>

JOTM JAR files 这些jar包需要复制到tomcat-common-lib 下面

If you ever run into a "Unable to access UserTransaction in DataService" error when working with LCDS on Tomcat 5.5.x+, make sure you configured the Java Open Transaction Manager (JOTM) correctly. You can do this by adding the following in a project config file ( a file named [MY_PROJECT].xml in [TOMCAT_HOME]/conf/Catalina/localhost):

 

很久没有碰FDMS,有不能运行了lcds-samples了,见此篇文章,配置好了

 


1. 弄清概念
   Flex 2.0 实际上是一个产品系列,初学者安装之前应当弄清楚中各个产品的功能和相互之间的联系。 参考Flex官方介绍:http://ww.adobe.com/go/flex,了解Flex 2.0 系列的各个产品特性。
 
2. 记得要Tomcat加入加入JTA支持

   JTA的包一般都是被应用服务器自带,可Tomcat默认却不支持JTA,所以用Flex Enterprise Services 2.0时必须自己手动在Tomcat中安装JTA以获得支持。否则的话运行samples.war肯定会在控制台看到类似下面的错误:

   java.lang.NoClassDefFoundError: javax/transaction/SystemException。  

  如果真是需要使用事务功能,推荐用Java Open Transaction Manager(JOTM) 来提供 UserTransaction。嫌配JOTM麻烦的话可以自己直接拷贝jta**.jar,jdom.jar放到samples/lib下凑合一下,例子的各个功能基本都可以正常运行。

  JOTM的安装可以参考网上的一些教程,比如
http://jotm.objectweb.org/current/jotm/doc/howto-tomcat-jotm.html。基本就是下载最新的二进制发行版(http://forge.objectweb.org/projects/jotm/),解压缩,从lib目录拷贝*.jar文件(除了log4j.jar、common-cli.jar和jotm_iiop_stubs.jar之外)到$TOMCAT_HOME/shared/lib目录下,然后再配置一下server.xml、web.xml即可。

3. 浏览器需要安装支持调试功能的Flash Player插件,否则无法使用 Flex IDE 的调试功能。
  支持调试功能的Flash Player可以去官方下载:

    http://www.adobe.com/support/flashplayer/downloads.html

   在那些名字有debugger字样的里面找需要的吧。

 

thanks: http://www.blogjava.net/weidy/archive/2006/12/30/RIA.html

 

 

another : http://www.airlive.org.cn/viewthread.php?tid=168


YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大门(gates)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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