GlassFish Start(install)

本文介绍了GlassFish v2及v3版本的安装步骤与注意事项,包括使用jar包及exe安装方式,并提供了解决常见问题的方法,如启动服务时管理页面空白等问题。

各版本安装及注意事项简介如下:

 

1. v2、v2.1的安装相同,下载jar包解压安装,较简单:

 

安装:

java -Xmx1024m -jar glassfish-installer-v2ur2-b04-windows-ml. jar
lib\ant\bin\ant -f setup.xml

 

启动、停止服务:

asadmin start-domain domain1
asadmin stop-domain domain1

 

运行glassfish自带的例子时,需要启动derbydb。
asadmin start-database
asadmin stop-database

 

2.v3各版本可下载exe安装或者直接用zip包

 

可能遇到的安装问题如下:

 

1.安装报无domain?

http://darkjune.iteye.com/blog/284040这写好很好的,v3安装时好像不创建domai1,只好手动了。

(命令:asadmin create-domain --adminport 4848 domain1 )

2.启动服务ok,打开管理页面时,“空白”,

server log:

          Source Document: jndi:/__asadmin/WEB-INF/faces-config.xml
          Cause: Unable to find class 'com.sun.webui.jsf.faces.UIComponentELResolver '

但在web-inf/lib下也有webui-jsf-4.3.0.8.jar,其中有UIComponentELResolver

 

正在寻找解决办法。。。。。。。。。。。。。。。。。。

 

 

注:建议下载英文版,出错易google出答案。

     最好在firefox下打开管理页面,本人先在ie下试时,一直出现脚本的内存溢出。

详:glassfish中文社区 http://developers.sun.com.cn/glassfish/index_zh.html

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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