Myeclipse里用gwt感受

GWT与MyEclipse部署教程
本文介绍如何使用MyEclipse集成开发环境完成Google Web Toolkit (GWT)项目的创建、编译及部署流程。安装GWT后,在MyEclipse中会新增用于创建Google Web Application的功能,以及编译和部署的选项。部署过程需要输入Google App Engine账户信息,之后应用将自动上传并可以在指定地址访问。
的确挺一气呵成的,装完gwt后,
myeclipse里会出现3个图标,分别是创建Google Web Application,Compile,Deploy
编译完后也可以本地运行,不过感觉耗内存很严重,机器一下子慢了好多
编译成功的直接点击deploy,输入自己申请的google appengine 帐号和密码(有gmail就不需要重新注册,只要登陆gmail后申请即可),gwt控件就会自动upload 你的工程了,并且显示状态。。。不过有点儿慢,放在那儿一个小时后成功后,就直接进入

http://你的app注册名.appspot.com 看到的就跟你本地运行的一样的结果啦
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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