4、Servlet开发与部署全解析

Servlet开发与部署全解析

1. WAR文件创建与部署

在Java Web开发中,WAR(Web Application Archive)文件是常见的部署单元。创建WAR文件有手动和借助Maven工具两种方式。

手动创建WAR文件的步骤如下:
1. 在系统的任意目录创建所需的目录结构。
2. 将 web.xml 文件复制到 WEB-INF 目录。
3. 在 WEB-INF/classes 下创建 net/ensode/glassfishbook/simpleapp 目录结构。
4. 把 SimpleServlet.class 文件复制到上一步创建的 simpleapp 目录。
5. 在 WEB-INF 的上一级目录,通过命令行执行 jar cvf simpleapp.war * ,这样就生成了 simpleapp.war 文件。

若使用Maven构建代码,执行 mvn package 命令时会自动生成WAR文件,该文件位于 target 目录下,同样名为 simpleapp.war

部署Web应用时,最简单的方法是将WAR文件复制到 [glassfish安装目录]/glassfish/domains/domain1/autodeploy

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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