liferay笔记

本文详细介绍了Liferay的两种开发方式:通过配置环境变量及文件路径进行扩展开发,以及使用Liferay Plugin SDK创建JSR合规Portlet的过程。包括安装必要软件、配置MySQL数据库、创建与部署Portlet等关键步骤。

1. 扩展开发方式

 

    refer to:  

    1) http://www.liferay.com/web/guest/community/wiki/-/wiki/Main/Development%20Environment%20(Windows);jsessionid=DB374B4B6CDBE3F3211E4538AAB5CFB5

 

    2) http://hi.baidu.com/joelli/blog/item/8205a0ed7103034579f05514.html 这个比较靠谱

 

    主要步骤是:

1.1 安装对应的JDK,Ant,Tomcat。设置环境变量

1.2 下载liferay源文件并导入Eclipse

1.3  添加三个文件覆盖参数

            app.server.{your_name}.properties:设置tomcat目录

            release.{your_name}.properties: 设置EXT工程目录

            build.{your_name}.properties: 设置Build.xml的一些属性

 

 

        

1.4  ant clean start build-ext

 

1.5 配置mysql

 

      1.5.1 create database lportal

      1.5.2  execute script liferay-portal-src-5.2.3\sql\portal-minimal.

  1. edit ext-impl/src/portal-ext.properties

## MySQL

jdbc.default.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver

jdbc.default.url=jdbc:mysql://localhost/lportal?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useFastDateParsing=false

jdbc.default.username=root

jdbc.default.password=

 

 

1.6  ant clean deploy

    

 

2. lifeRay plugin SDK 开发

 

2.1 download the plugins SDK from the 'Additional Files' section on the Liferay website.

2.2 This provides ant scripts, to create a simple JSR compliant portlet

 

ant -Dportlet.name=<project name> -Dportlet.display.name="<portlet title>" create 

 

2.3 转化成Eclipse project

 

ant setup-eclipse 

2.4 自己搞定build path问题,这里的jar包都是指向liferay 源文件里面的lib 包。所以本地最好有liferay源文件.

 

2.5 ant deploy

 

2.6 liferay 页面可以用这个新添加的portlet了

 

 

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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