Tomcat源码研究之环境搭建

本文分享了一种通过Eclipse调试Tomcat源码的方法。作者回忆起以前可以在Tomcat启动时查看其源码,但一时忘记了具体步骤。经过一番摸索,最终通过以Debug模式启动Tomcat并在Eclipse中绑定源码的方式成功实现了这一目标。
想研究Tomcat的源码,昨天在家试了试,只能看到静态的code,那样虽然可以看,但总觉得不够吸引人.毕竟看静态的Code时,只能自己看调用关系,跟着跟着就"迷路"了.于是想着能不能在Tomcat启动/运行时看具体的Code调用关系,那样就太爽了,一个是把Benz停在那让你看,一个是把钥匙给你,你可以看着Benz来感受.两者的感受真是天壤之别!!

可昨晚没实现这个开Benz梦,今天早早地就到办公室了,想着趁上班之前把这个梦给实现了.

在Eclispe里鼓捣了半天也没弄出来,还是那些静态代码.这怎么办呢?记得以前可以在Tomcat启动时看到它源码的,可一下子忘了怎么弄出来.

后来快上班了,自己也该正式做手头的工作了.像往常一样以Debug方式启动Tomcat,看到了Eclipse里为支持Debug而显示的调用Stack.多么亲切的Stack呀!有了,就是这样,可以点Stack里的任何一层,那样Eclispe会自动寻找源码,再在Eclipse里绑定下Tomcat的源码,这就OK了.可爱的源码在Eclipse里显示了出来!

可以设置断点,可以跟踪类与类之间的调用!呵呵...
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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