在SSH jdk6.0 Tomcat6.0环境中使用CXF 运行时报如下错误

解决JAXB2.0API加载问题
本文解决了一个在SSH、jdk6.0、Tomcat6.0环境下使用CXF运行时出现的JAXB2.0 API加载错误。详细介绍了如何通过正确配置endorsed目录来解决此问题。

JAXB 2.0 API is being loaded from the bootstrap classloader

在SSH jdk6.0 Tomcat6.0环境中使用CXF 运行时报如下错误

Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'org.apache.cxf.wsdl.WSDLManager' defined in URL [jar:file:/E:/workSpace/T82A/WebRoot/WEB-INF/lib/cxf/cxf-2.1.3.jar!/META-INF/cxf/cxf.fixml]: Instantiation of bean failed; nested exception is org.springframework.beans.BeanInstantiationException: Could not instantiate bean class [org.apache.cxf.wsdl11.WSDLManagerImpl]: Constructor threw exception; nested exception is java.lang.LinkageError: JAXB 2.0 API is being loaded from the bootstrap classloader, but this RI (from jar:file:/E:/workSpace/T82A/WebRoot/WEB-INF/lib/cxf/jaxb-impl-2.1.7.jar!/com/sun/xml/bind/v2/model/impl/ModelBuilder.class) needs 2.1 API. Use the endorsed directory mechanism to place jaxb-api.jar in the bootstrap classloader. (See http://java.sun.com/j2se/1.5.0/docs/guide/standards/)

...
Caused by: java.lang.LinkageError: JAXB 2.0 API is being loaded from the bootstrap classloader, but this RI (from jar:file:/E:/workSpace/T82A/WebRoot/WEB-INF/lib/cxf/jaxb-impl-2.1.7.jar!/com/sun/xml/bind/v2/model/impl/ModelBuilder.class) needs 2.1 API. Use the endorsed directory mechanism to place jaxb-api.jar in the bootstrap classloader. (See http://java.sun.com/j2se/1.5.0/docs/guide/standards/)
...

 

这些说法都是错误的:

 

按照网上看说,在jdk1.6.0_05\jre\lib\下新建endorsed文件夹,放入jaxb-api.jar还是没有效果,

经过我的仔细阅读E文,纠正这个错误,

如果是Tomcat 5.5,则新建文件路径为“Tomcat 5.5\common\endorsed”,如果是Tomcat 6.0,则新建路径为“Tomcat 6.0\endorsed”。

 

正确的是:

需要到Eclipse的Tomcat运行参数哪儿看看endorsed指向哪儿,从而在Tomcat相关目录上创建这个目录即可。

其实这样不是很清晰,endorsed是JVM的参数,是可以设置的,eclipse配置的tomcat可能没有.

其实如果没有这个参数要在eclipse的 Servers tomcat6配置 下的JDK

Optional Java VM arguments:

-Djava.endorsed.dirs=D:"/tomcat server/tomcat6/common/endorsed"

-Djava.endorsed.dirs的值是可变的只要指定就可以,但如果不在eclipse内的话要在tomcat6下进行配置这个参数,这个我还没配置.可以自己找找看.

 

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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