JB4 与 WebLogic 的整合 (转)

本文详细介绍如何通过配置JB4 Enterprise版与WebLogic应用服务器整合,实现高效开发及部署EJB组件。文章提供了具体的步骤,包括环境变量设置、JB4项目配置及WebLogic路径指定等内容。
JB4 与 WebLogic 的整合 (转)[@more@]JB4 与 webLOGIC 的整合  

从上一篇文章看到,事实上用文本编辑器编写 EJB确实很麻烦,所以一般的最好用JB4等工具来编写。本文主要讨论如何把JB4和weblogic整合起来开发、发布EJB。  


准备工作  

由于种种原因,JB4的 配置很重要,否则将无法顺利进行下去,首先要确认你取得的是JB4的 ENTERPRISE 版还有IAS,在 FOUDATION 版里是无法开发EJB的。  

因为我们通常使用中文 win2000操作 系统,而 weblogic 和 JB4 对中文支持都有那么一点点问题,所以如果打算在中文win2000下开发,那么必须有些额外的古怪的设置。  

首先,修改系统环境变量,把TMP、TEMP改为不带有空格的目录;  
在JB4里菜单==》Project==>Default Project Properties==》Paths 中把所有带空格的目录改为不带空格的目录;为什么要这样设置呢?因为整合后的 weblogic 和JB4在开发过程中JB4会 调用 weblogic 的包来制作EJB,而weblogic对那些有空格的不能很好地识别,工作时会出错,即是说weblogic要接触到的目录,目录名最好不是中文名、带空格。  

其次,可能有朋友在使用JB4编辑时会发现光标与实际位置不对齐的问题, 其实只需要在Tools=>Editor Opntion=>Color中 把 Reserved word 设置成不使用粗体和斜体就可以了。  

JB4的配置  

(1)Tools Menu ==》Enterprise Setup ==》 Corba  

新增一个weblogic的项,  
在Path for ORB tools下,加入Weblogic的目录  
在Library for projects下,加入 Weblogic5.1 的 库,具体方法是:点“..”,然后选择Weblogic5.1;  


在 compiler command 填上 idlj.exe  
在Command option for output directory 填上一个目录路径,但是要注意的是,不能是中文、带空格。  


(2)Tools Menu ==》Enterprise Setup ==》Application Server==》Weblogic5.1  
填上 Weblogic 安装的目录。  

(3)Project ==》Default Project Properties ==》Paths==》Required Libraries  
Add==》选择Weblogic5.1;  

Project ==》Default Project Properties ==》Build==》IDL  
在 IDL compiler 选择Weblogic;  

Project ==》Default Project Properties ==》Enterprise  
点“..”这这里选择 Application Server ,当然又是选Weblogic5.1。  


如果想 调试 程序时快一点,就在Project ==》Default Project Properties ==》Run  
把Complile before running 和 Complile before de bugging 的钩子去掉,否则即使你运行一次EJB客户端都好都会重新制作一次EJB包。



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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B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,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求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法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神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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