使用appfuse2.0快速搭建环境(myeclipse)

本文介绍如何配置AppFuse2.0项目以便在Eclipse中进行编译和运行,并提供了一个详细的步骤指南,包括使用Maven进行项目构建、配置数据库连接及在Eclipse中导入项目等。
通常我们使用APPFUSE2.0的项目,导入eclipse里,无法正常编译,只能使用maven
我感觉挺不舒服的,经过探索,发现这样配置以后,就会方便了很多,而且还已经直接在eclipse中的tomcat里运行

大家可能对appfuse2.0都已经很熟悉了,如果你还不是很了解随便在网上都已经找到入门的稳定。
appfuse官方网站地址:http://appfuse.org/display/APF/Home

下面我就已Struts 2 Basic为例介绍一下:

1.我在D:创建一个文件夹appfuse-cww,
例如D:\appfuse2-cww\

2.在命令行中输入mvn archetype:create -DarchetypeGroupId=org.appfuse.archetypes -DarchetypeArtifactId=appfuse-basic-struts -DremoteRepositories=http://static.appfuse.org/releases -DarchetypeVersion=2.0.1 -DgroupId=com.mycompany.app -DartifactId=myproject

3.如果你的数据库root用户有密码的话,你可以在你创建的项目的文件下的pom.xml中设置一下 <!-- Database settings -->

4.在命令行下,cd 到你的工程目录下,运行 mvn ,这个命令会完成相关 jar 包和 Tomcat 的下载,运行你的工程的集成测试。上面的命令大概需要5-10分钟。

5.在你的工程目录下运行 mvn jetty:run-war ,你就可以去查看你的工程了。Maven 会启动 Jetty,这样的话,你就可以用这个地址: http://localhost:8080在你的浏览器中浏览。

6.下载全部源代码,接着执行如下命令mvn appfuse:full-source.

7.执行 mvn eclipse:eclipse 生成eclipse项目信息的文件.

8.使用eclipse导入项目。

9.删除生成的maven类库,选择工程右键选择“properties”->"java build path"->"libraries"删除所有的M2_REPO的lib

10.生成web项目,选择工程右键选择“myeclipse”->"add web project capabilities",然后选择“web root Directory”为“src/main/webapp”

配置成功!
这样既可以使用maven2来启动,也可以用TOMCAT启动


注意:这个时候在maven中启动时没有问题的,但是在tomcat启动时,会报错。这个时候我们需要修改一下
jdbc.properties文件


#jdbc.driverClassName=${jdbc.driverClassName}
jdbc.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
#jdbc.url=${jdbc.url}
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost/myproject?createDatabaseIfNotExist=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
#jdbc.username=${jdbc.username}
jdbc.username=root
#jdbc.password=${jdbc.password}
#我的数据库密码是1234
jdbc.password=1234

#hibernate.dialect=${hibernate.dialect}
hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect

# Needed by Hibernate3 Maven Plugin defined in pom.xml
hibernate.connection.username=${jdbc.username}
hibernate.connection.password=${jdbc.password}
hibernate.connection.url=${jdbc.url}
hibernate.connection.driver_class=${jdbc.driverClassName}
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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