apache common Digester ClassLoader故障解决

本文探讨了Java中Digester类的getClassLoader方法的工作原理及其配置选项。详细介绍了如何通过设置Digester的属性来控制类的加载过程,包括使用线程上下文类加载器及自定义类加载器的方法。

http://www.javadby.com/shiyongjiqiao/20071205/3737.html

java.lang.ClassNotFoundException

分析:
Digester类的getClassLoader方法
/**
* Return the class loader to be used for instantiating application objects
* when required. This is determined based upon the following rules:
* <ul>
* <li>The class loader set by <code>setClassLoader()</code>, if any</li>
* <li>The thread context class loader, if it exists and the
* <code>useContextClassLoader</code> property is set to true</li>
* <li>The class loader used to load the Digester class itself.
* </ul>
*/
public ClassLoader getClassLoader() {

if (this.classLoader != null) {
return (this.classLoader);
}
if (this.useContextClassLoader) {
ClassLoader classLoader =
Thread.currentThread().getContextClassLoader();
if (classLoader != null) {
return (classLoader);
}
}
return (this.getClass().getClassLoader());

}
默认使用当前线程上下文的ClassLoader或当前类的ClassLoader

解决方法:
1) 通过配置属性
Digester用来解析应用系统的配置文件,其本身也有很可配置的属性。


 
属性
描述
classLoader
指定类装载器(class loader)。ObjectCreateRule 和 FactoryCreateRule两个规则中,需要动态加载一些类(如那些盛放XML解析出来的数据的javaBean等),装载器可以在次指定。如果不指定,对这此类的加载将会利用线程上下文中的加载器(当useContextClassLoader值为真时)或利用加载Digester的那个加载器。
errorHandler
指定 SAX ErrorHandler,以在出现此类错误时调用。默认情况下,任何解析错误都会被记入日志,Digest会继续进行解析。
namespaceAware
一个布尔值,为真时对XML文件的解析时会考虑元素的域名空间(如不同的域名空间的同名元素会视为不同的元素)
ruleNamespaceURI
指定后续加入的规则所属的命名空间,如果此值为null,则加入的规则不与任何命名空间相联系。
rules
设定规则模板与XML元素的匹配处理程序。由于这个匹配程序是插件式的,所以匹配工作的完成可以用用户定义的匹配程序未完成。默认情况下,使用Digester提供的匹配器。
useContextClassLoader
一个布尔值,为真时FactoryCreateRule 和 ObjectCreateRule 两个规则中对类的装载将会采用当前线程上下文中指定的加载器。默认情况下,对类的动态加载会利用加载Digester的那个装载器。
validating
一个布尔值,为真时解析器会根据DTD内容对XML文档进行合法性检查,默认值是假,解析器只是检查XML是否格式良好(well formed).


2)通过 setClassLoader
/**
* Set the class loader to be used for instantiating application objects
* when required.
*
* @param classLoader The new class loader to use, or <code>null</code>
* to revert to the standard rules
*/
public void setClassLoader(ClassLoader classLoader) {

this.classLoader = classLoader;

}

如:digester.setClassLoader(this.getClass().getClassLoader());

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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