Local is not bound

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#ejb #web

本文解释了为何不应将EJB类接口直接放入Web应用的lib目录下，详细阐述了Web应用类装载器与EJB类装载器之间的交互过程，以及将EJB接口置于Web应用lib目录可能导致的类型冲突问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Local is not bound说这个Local没有边界。

实际上就是说它认为你并没是一个本地接口，

出现这个原因是因为我没有把那个HelloWorldBean这个类文件导入进去。

为什么我们不用将EJB的类接口放入到Web应用的lib下面呢？

因为加载Web应用的类装载器时，如果没有寻找到这个接口时候它会交给EJB的类装载器进行处理。

而EJB应用已经加载到了WEB应用中了，所以这个就可以加载上了。

如果把EJB接口放在了WEB应用户的lib 下面的时候那么在有些情况下还会造成类型冲突的情况。

云原生之深入解析Kubernetes本地持久化存储方案OpenEBS LocalPV的最佳实践
╰つ栺尖篴夢ゞ
12-15 2051
由于 K8s LocalPV 的使用限制无法满足生产需求，因此就需要寻找替代方案，好在已经有人实现了更强大的 LocalPV 存储方案：OpenEBS LocalPV。OpenEBS 官网。OpenEBS 可以将 K8s 工作节点上的任何可用存储转换为本地或分布式（也称为复制）持久卷。OpenEBS 最初由 MayaData 构建并捐赠给 CNCF，现在是 CNCF 沙盒项目。
Branch and Bound（分支定界算法）学习笔记
weixin_67820498的博客
10-30 2423
分支定界算法的基本介绍：分支定界算法作为在解决整数规划问题的精确算法中最基本、最底层的算法，由伦敦政治经济学院的 Ailsa Land 和 Alison Doig 于1960年首次提出，是一种分而治之、先松后紧、张弛有度的算法。而后在1963年，由 John D.C. Little 在发表的关于TSP的研究中，明确使用“Branch and Bound“ 对该方法进行命名。分支定界算法的一般步骤和主要特征梳理如下：（1）松弛：线性松弛，将整数规划（IP）松弛为对应的整数规划线性松弛（IPr）；
记录一下解决JRE System Library(nobound)的问题
woyaoxuechengxu的博客
02-08 1249
由于自己重新安装了一下jdk,导致原先的JRE System Library 无法找到,后来在stack overflow上面找到了对应的解决办法,记录下来,给自己看,也给大家看看. 点击项目的属性(Properties),然后点击Java Build Path,选择Libraries,如果找不到JRE System Library的话,会有提示nobound的,接下来的解决办法是
openvpn客户端连接报错
张晨光老师的播客
11-06 2708
1.warning是警告，证书过期，openssl x509 -noout -text -in server.crt 2027。排查：要肯定自己对的地方，服务器有1194，openvpn,服务器没问题；还是从客户段入手，最后发现少tap,安装即可！4.m01:iptables设置过，清空一些过滤；2.TLS Error:100%错误问题;
OPENVPN下载报错
m0_69588920的博客
05-29 4870
各位大佬OPENVPN下载时这样报错应该怎么解决呀...
IPV6 UDP socket报错：网络不可达
weixin_45268937的博客
08-10 1992
Linux 上IPv6 udp套接字在板子上总是出现网络不可达，在主机上只有发送缓存<40字节才 能发送，41个字节的都会出现网络不可达。 问题描述： 最开始只发现了再主机上可以跑（测试数据<40字节），然后移到板子上（由于需求，在 板子上测试的时候就直接测试60字节数据，然后就发现不通，但是当时没注意到这个差别）而且打印系统返回的错误“网络不可达”，就以为是板子的IPv6配置或是板子对v6套接字的支持问题。 存在问题代码 /* * IPv6套接字编程 */ #include <sy
ubuntu： OpenSSL: error:...:SSL routines:tls_process_server_certificate:certificate verify failed
椰子奶糖的博客
02-13 7191
开发需要，准备科学上网，然而用openVPN的时候爆出这个错误，说我证书未生效 错误日志如下 Mon Jan 29 03:30:29 2018 WARNING: --ns-cert-type is DEPRECATED. Use --remote-cert-tls instead. Mon Jan 29 03:30:29 2018 WARNING: Your certificate is n...
[speak failed: not bound to TTS engine] Android 11 以上版本使用TextToSpeech实现文字转换语音报错适配
loutengyuan的专栏
02-19 1300
如果是在Android 11及以上版本，需要在AndroidManifest.xml中加入aidl请求queries节点配置。查看是否有可用的 TTS 引擎。如果没有，请继续下一步。安装完成后，返回设置页面，将 TTS 设置为默认引擎。找到 文字转语音 (TTS) 选项。进入 语言和输入法 或 无障碍。点击播放有声音出来就是设置成功。下载完成后点击安装。打开手机的 设置。
The prefix "mybatis" for element "mybatis:scan" is not bound.
最新发布
03-20
file:/local/path/mybatis-spring.xsd" ``` --- #### 4. 临时禁用XML验证（不推荐） 在IDE（如IntelliJ IDEA）中： 1. 右击配置文件 → **Validate** → 忽略错误 2. 或在启动参数添加`-Dspring.xml.ignore=true`...
``` import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np class Client: def __init__(self, model, dataset, learning_rate=0.01, local_epochs=5, noise_scale=1.0, clip_bound=1.0): """ 初始化客户端 Args: model: 神经网络模型 dataset: 本地数据集 learning_rate: 学习率 local_epochs: 本地训练轮数 noise_scale: 差分隐私噪声规模 clip_bound: 梯度裁剪界限 """ self.model = model self.dataset = dataset self.learning_rate = learning_rate self.local_epochs = local_epochs self.noise_scale = noise_scale self.clip_bound = clip_bound self.optimizer = optim.SGD(self.model.parameters(), lr=learning_rate) self.criterion = nn.CrossEntropyLoss() def add_noise(self, gradients): """ 添加高斯噪声实现差分隐私 Args: gradients: 模型梯度 Returns: 添加噪声后的梯度 """ noisy_gradients = [] for grad in gradients: if grad is not None: noise = torch.normal(mean=0, std=self.noise_scale, size=grad.shape) noisy_gradients.append(grad + noise) else: noisy_gradients.append(None) return noisy_gradients def clip_gradients(self, gradients): """ 梯度裁剪 Args: gradients: 模型梯度 Returns: 裁剪后的梯度 """ total_norm = 0 for grad in gradients: if grad is not None: total_norm += grad.norm(2).item() ** 2 total_norm = total_norm ** 0.5 clip_coef = self.clip_bound / (total_norm + 1e-6) if clip_coef < 1: for grad in gradients: if grad is not None: grad.mul_(clip_coef) return gradients def train(self, dataloader): """ 本地训练 Args: dataloader: 数据加载器 Returns: 更新后的模型参数 """ self.model.train() for _ in range(self.local_epochs): for data, target in dataloader: self.optimizer.zero_grad() output = self.model(data) loss = self.criterion(output, target) loss.backward() # 获取梯度 gradients = [param.grad.clone() for param in self.model.parameters()] # 梯度裁剪 clipped_gradients = self.clip_gradients(gradients) # 添加差分隐私噪声 noisy_gradients = self.add_noise(clipped_gradients) # 更新模型参数 for param, grad in zip(self.model.parameters(), noisy_gradients): if grad is not None: param.grad = grad self.optimizer.step() return [param.data.clone() for param in self.model.parameters()]```分析解释代码
03-11
if grad is not None: total_norm += grad.norm(2).item() ** 2 total_norm = total_norm ** 0.5 # 动态裁剪系数 clip_coef = self.clip_bound / (total_norm + 1e-6) if clip_coef 仅当范数超过阈值时裁剪 ...
linux openvpn 无法ping不通br0,很奇怪的问题：openv p n 连接后，ping不通v p n server的ip？...
weixin_39802969的博客
05-13 3691
Mon Apr 23 16:07:43 2018 OpenV*P*N 2.4.5 x86_64-w64-mingw32 [SSL (OpenSSL)] [LZO] [LZ4] [PKCS11] [AEAD] built on Mar1 2018Mon Apr 23 16:07:43 2018 Windows version 6.1 (Windows 7) 64bitMon Apr 23 16:...
yun not bound
Crack The World
10-25 815
1. 打开%JBOSS_HOME%\server\default\deploy\hornetq目录， copy hornetq-configuration.xml和hornetq-jms.xml 到你的项目的META-INF目录下，以保证在编译后这2个文件会被打包到EAR的META-INF中。 2. 修改hornetq-jms.xml，将里面原来的内容清空，加上你自己的Queue即可。
虚拟网络配置和使用
Owen_Liangcheng的博客
12-03 1453
OpenVPN是一个用于创建虚拟专用网络加密通道的软件包，允许创建的VPN使用公开密钥、数字证书、或者用户名／密码来进行身份验证。OpenVPN能在Solaris、Linux、OpenBSD、FreeBSD、NetBSD、Mac OS X与Windows2000/XP/Vista/7以及Android和iOS上运行，并包含了许多安全性的功能。 　　配置OpenVPN 2.0的第一步是建立一个PKI(public key infrastructure 公钥基础设施)。PKI包括: 服务端和每个客户端都有.
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×××分为站点到站点和移动客户节点，本文为介绍移动客户节点的接入而写，一端为服务器端Centos，另一端是客户端Win7。这是最简单的场景。参考文献Open×××.2.Cookbook.pdf下载并安装依赖Open×××需要依赖三个组件：OpenSSL、LZO、PAM-devel前者和后者都可以透过yum install来安装，而LZO则需要下载源码安装wgethttp:...
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07-06 4033
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qq_36829039的博客
06-19 982
先把windows的防火墙关了，查了一下午错。
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