Myeclipse配置WebLogic

本文详细介绍了如何从Oracle官网下载并安装WebLogic最新版本的过程,并提供了具体步骤指导用户完成WebLogic域的创建及服务器配置。此外,还介绍了如何在MyEclipse中配置WebLogic10服务器以及启动流程。
到Oracle官网下载WebLogic最新版本(http://www.oracle.com/appserver/index.html)


安装比较简单一路next就不细细讲解

①运行开始 -> 程序 -> BEA Products -> Tools -> Configuration Wizard。
②选择 Create a new WebLogic domain,Next。
③在 Select Domain Source 界面保持默认,Next。
④在 User name 处输入 user,两个 password 都输入 12345678(密码要求 8 位),Next。
⑤ 在 Configure Server Start Mode and JDK 界面中保持默认,即 JDK 选择的是“Sun SDK 1.5.0_04 @ C:\BEA\jdk1.6.0_04”,注意这里若选择“Other JDK”配置比 SDK 1.6.0_04 更高的版本,服务器启动时将会出现异常,所以最好保持默认,然后 Next。
⑥在 Customize Environment and Services Settings 界面中默认为 No,Next。
⑦在 Domain name 处输入 mydomain,点击 Create。
⑧完成后点击 Done 关闭 Configuration Wizard 对话框。
⑨ 运行开始 -> 程序 -> BEA Products -> User Projects -> mydomain -> Start Admin Server for Weblogic Server Domain,检查服务器是否启动成功。

配置 MyEclipse 的 WebLogic 10 服务器

启 动 Eclipse,选择“Window -> Preferences”菜单,打开首选项对话框。展开 MyEclipse 下的 Application Servers 节点,点击 WebLogic 10,选中右边的 Enable 单选按钮,启用 WebLogic 服务器。配置如下:
①BEA home directory:C:\BEA(假定 WebLogic 安装在 C:\BEA 目录中)
②WebLogic installation directory:C:\BEA\WebLogic10
③Admin username:user(来自 WebLogic 中的配置)
④Admin password:123(来自 WebLogic 中的配置)
⑤Execution domain root:C:\BEA\user_projects\domains\mydomain
⑥Execution server name:AdminServer
⑦Security policy file:C:\BEA\WebLogic10\server\lib\weblogic.policy
⑧JAAS login configuration file:(Null)

接着展开 WebLogic 10 节点,点击 JDK,在右边的 WLS JDK name 处选择 WebLogic 10 的默认 JDK。这里组合框中缺省为单独安装的 JRE。单击 Add 按钮,弹出 WebLogic -> Add JVM 对话框,在 JRE 主目录处选择 WebLogic 安装文件夹中的 JDK 文件夹,我的版本为 C:\BEA\jdk160_04,程序会自动填充其他选项。单击确定按钮关闭对话框。这时候就可以在 WLS JDK name 组合框中选择 jdk160_04 了。

至此,MyEclipse 中 WebLogic 10 的配置工作就算完成了。下面可以看看在 Eclipse 中能否启动 WebLogic 服务器了?安装了 MyEclipse 之后,Eclipse 工具栏中就会有一个“Run/Stop/Restart MyEclipse Application Servers”下拉按钮。点击该按钮的下拉部分,选择“WebLogic 10-> Start”菜单,即开始启动 WebLogic 了。通过查看控制台的消息,就可以检查启动是否成功,或发生什么异常。

补充配置

点击 Paths,在右边的 Prepend to classpath 列表框中,通过 Add JAR/ZIP 按钮,加入:
C:\BEA\wlserver_10.0\server\lib\weblogic.jar
C:\BEA\wlserver_10.0\server\lib\webservices.jar
如果要用到数据库,还需要把数据库的驱动类库添加进来,这里我们用 WebLogic 自带的 SQL Server 数据库驱动类库:
C:\BEA\wlserver_10.0\server\lib\mssqlserver4v65.jar
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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