APPFUSE2.0中加入FCKeditor

FCKeditor在APPFUSE2.0中整合

 APPFUSE2.0中整合FCKeditor是个很头疼的问题,也着实让我煞费苦心了。。。。。。纠结了将近3天终于差不多搭建成功了。其中遇到了很多问题,在这里和大家一起分享一下。

配置过程不复杂,我就不详细介绍了。网上一搜一堆。

1)从FCKeditor官网下载下来2.6.4。Fckeditor依赖5个包,slf4j-api-1.5.8.jarslf4j-simple-1.5.8.jarjava-core-2.6.jarcommons-io-1.3.2.jarcommons-fileupload-1.2.1.jar 我附件中有了,可以下载。直接放在webroot\lib里面

2)fckeditor文件,下载完解压缩到webroot下面就是。(里面就是fckeditor的JS和CSS等等一些文件)

3)fckeditorProperties.rar 其实就是fckeditor.properties文件,解压放到src下面。

4)web.xml中加入 

<servlet>
  <servlet-name>Connector</servlet-name>
  <servlet-class>
   net.fckeditor.connector.ConnectorServlet
  </servlet-class>
  <load-on-startup>1</load-on-startup>
 </servlet>

 <servlet-mapping>
  <servlet-name>Connector</servlet-name>
  <url-pattern>
   /fckeditor/editor/filemanager/connectors/*
  </url-pattern>
 </servlet-mapping>

以上配置在全世界各大网站一搜一堆。。。。这里我就不详细介绍了。以下为重点。如何在APPFUSE中成功使用。 

5)APPFUSE的默认请求方式是.html,恰恰FCKeditor有这样的方式请求这样就出问题。所以应当这么做,如下:

在appfuse框架中有个decorators.xml用作框架控制作用的,加入如下代码

 

   <excludes>
<!--这里是需要加入的fckeditor的不经过APPFUSE框架处理-->
               <pattern>/fckeditor/*</pattern>
    </excludes> 

然后在web.xml 中的staticFilter过滤器中加入/fckeditor/*

<filter>
             <filter-name>staticFilter</filter-name>
            <filter-class>		org.swordsman.webapp.filter.StaticFilter
	</filter-class>
	<init-param>
	<param-name>includes</param-name>
                <param-value>
	/scripts/dojo/*,/dwr/*,/fckeditor/*
	</param-value>
	</init-param>
</filter>

 6)现在可以在页面中加入了fckeditor控件了

写法很多种,网上一堆,我就用了一种常用了。我随便写了个aa.jsp供参考。contentInfoForm.jsp是项目中实际开发时写的JSP。都打包在test.rar中了

7)当这些都解决了的情况下,运行测试中发现了一个最头疼的问题

点击浏览服务器跳出一长串xml error.

FCKeditor上传图片时出现XML request errorOK(200)错误

 

下载附件中的fckxml.rar替换fckeditor\editor\filemanager\browser\default\js下面的fckxml.js。

问题解决。

 

 

 

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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