Web项目下使用DWR时,配置注意事项

本文记录了作者在重新配置DWR过程中遇到的问题及解决办法,详细讲述了因缺少commons-logging.jar而导致的错误,并解释了该日志包的作用及其在DWR中的必要性。
[size=medium] 以前曾使用过DWR,自己当时也很快就配置成功了,不过事隔这么久,今天突然又要用到它了,虽然忘记的差不多了,但映像中感觉还是比较简单的。为了确保万无一失,还是按照官网的示例做的,我配置了好多次,可就是不成功,当我在浏览器中测试时,老是弹出以下错误:
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/281452/b24f64ab-265d-3f59-8800-c69327c8ef94.jpg[/img]
真的有点晕了,然后在网上找资料,找了好久也没得到明确的答案,不过这让我记起来了,以前配置的时候好像除了引入dwr.jar包外还引入了一个什么日志包,最后通过网上搜索终于找到了commons-logging.jar这个包,引入进去后就OK了。
虽然问题是解决了,但我还是不明白为什么使用DWR时一定要引入这个日志包才行,不过我在网上找到了以下关于commons-logging.jar的一点说明:
Apache Commons包中的一个,包含了日志功能,必须使用的jar包。这个包本身包含了一个Simple Logger,但是功能很弱。在运行的时候它会先在CLASSPATH找log4j,如果有,就使用log4j,如果没有,就找JDK1.4带的java.util.logging,如果也找不到就用Simple Logger。commons-logging.jar的出现是一个历史的的遗留的遗憾,当初Apache极力游说Sun把log4j加入JDK1.4,然而JDK1.4项目小组已经接近发布JDK1.4产品的时间了,因此拒绝了Apache的要求,使用自己的java.util.logging,这个包的功能比log4j差的很远,性能也一般。
后来Apache就开发出来了commons-logging.jar用来兼容两个logger。因此用commons-logging.jar写的log程序,底层的Logger是可以切换的,你可以选择log4j,java.util.logging或者它自带的Simple Logger。不过我仍然强烈建议使用log4j,因为log4j性能很高,log输出信息时间几乎等于System.out,而处理一条log平均只需要5us。
为了避免再犯这样的错误,我特意写下这篇文章,一方面是给自己总结,另一方面也可以列出来借鉴别人学习。[/size]
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,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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