openlaszl开发工具详细说明

本文档指导您如何设置OpenLaszlo开发环境,包括安装OpenLaszlo开发工具包、Eclipse Web Tools及Laszlo IDE插件等关键步骤。

设置开发工具

从前一节已经看到,设置成功的 OpenLaszlo 开发环境需要用到几个软件。本节解释如何安装和配置这些软件。

OpenLaszlo Development Kit

OpenLaszlo Development Kit 带有特定于平台的安装程序,如果您的操作系统不是显式受支持的,则可以使用 Dev Kit。要在 Microsoft® Windows® 中安装开发工具箱,请执行以下步骤:

  1. 下载 openlaszlo-3.0.2-windows-dev-install.exe,如果还没有下载的话。
  2. 双击 openlaszlo-3.0.2-windows-dev-install.exe。
  3. 阅读许可,并通过单击 I Agree 接受许可。
  4. 选择一个目录用于安装 OpenLaszlo 服务器,并单击 Install
  5. 单击 Finish

一完成安装,LPS 就会立即启动,您的默认浏览器也会启动(如果还没有打开的话)。浏览器被定向到 OpenLaszlo 文档、演示和示例代码的本地版本。阅读完本教程之后,请花点时间仔细阅读该文档,它很值得一读。

 

 

Eclipse Web Tools

Eclipse Web Tools 依赖于 Eclipse V3.1 以及几个其他 Eclipse 项目:EMF、GEF 和 Java EMF Model。由于所有这些依赖项,所以有三种安装 WTP 的方案。如果已经安装了 Eclipse V3.1,第一个选项就是独立地下载所有其他 Eclipse 项目并分别安装它们。另一种方案是使用 Update Manager 中预配置的 Eclipse.org 更新站点。

第三种方案是 all-in-one 软件包,其中包括 Eclipse V3.1、WTP V0.7.1 和所有其他依赖项。如果还没有安装 Eclipse V3.1 的话,这是一个首选方案。

提示:如果需要将 Eclipse 的多个版本安装在同一台计算机上,那么将 Eclipse 解压在 eclipse-3.1 目录中是有帮助的。

要安装 all-in-one 软件包,请执行以下步骤:

  1. 下载 wtp-all-in-one-0.7-win32.zip,如果还没有下载的话。
  2. 将 wtp-all-in-one-0.7-win32.zip 解压到所希望的目录。
  3. 通过在安装 WTP all-in-one 软件包的目录中双击 eclipse.exe 而启动 Eclipse。
  4. 当提示工作空间时,保持默认选项,然后单击 OK

提示:对于 Laszlo IDE,只需要 0.7 版本的 WTP。但是 0.7.1 版本在 Web 服务工具方面有了一些改进,并且在本教程的以后各节中将用到这些增强。

 

 

IDE for Laszlo

安装 WTP 之后,就来安装 Laszlo IDE 插件。它们被打包成一个 .zip 软件包,可以使用 Eclipse Update Manager 来安装。

警告:要完成这些步骤,必须连接到 Internet。

要安装 Laszlo IDE,请执行以下步骤:

  1. 下载 laszloIDE.zip,如果还没有下载的话。
  2. 如果 Eclipse 当前还没在运行,则通过在安装 WTP all-in-one 软件包的目录中双击 eclipse.exe 而启动它。
  3. 选择 Help > Software Updates > Find and Install
  4. 在 Feature Updates 页面上,选择 Search for new features to install ,然后单击 Next
  5. 在如图 3 所示的 Update sites to visit 页面上,单击 New Archived Site

    图 3. Update Manager 向导中的 Update sites to visit 页面
     
  6. 浏览并找到 laszloIDE.zip 文件,然后单击 OK
  7. 在 Edit Local Site 对话框中,通过单击 OK 确认 .zip 位置。
  8. 返回 Update sites to visit 页面,选中 laszloIDE.zip,单击 Finish
  9. 在 Search Results 页面上,选中 laszloIDE.zip ,然后单击 Next
  10. 在 Feature License 页面上,阅读许可,并通过选中 I accept the terms in the license agreement 接受许可,然后单击 Next
  11. 在 Installation 页面上,单击 Finished
  12. 在 Feature Verification 页面上,单击 Install All
  13. 当提示重新启动时,单击 Yes
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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