MLDN项目开发

这边的看不清楚,如果愿意,可以去我sina上的blog去看


计划内任务
任务编号 任务名称 最晚结束日期 工作量 任务完成标准 完成状态
1 建立数据库及相应的表 2009/04/28 2009/04/28 area、company、device、employee、no、role、task、task_item、taskitem_relation Y
3 DAO 2009/04/28 2009/04/28 employee和role表的DAO设计 Y
3 登陆页面 2009/04/28 2009/04/28 A. 登录界面显示如下字段:
用户名(非空验证)、密码(非空验证)(MD5加密)、验证码(非空验证)
B. 用户点击“登录”按钮进行登录操作,验证验证码是否正确,如果正确再验证用户名与密码,如果用户名与密码正确则进入系统,否则提示“登录失败!用户名或密码错误!”。如果验证码不正确,则提示“验证码输入错误”
C. 已被禁用的用户不允许登录,系统提示“你的帐户已被禁用!”。 Y
4 修改密码页面 2009/04/28 2009/04/28 D. 在系统管理页面上点击“修改密码”按钮,弹出修改密码界面,界面上显示如下输入项:旧密码(非空验证),新密码(非空验证),确认新密码(非空验证,须与新密码一致)
E. 当用户输入的旧密码正确时,将用户的密码修改为新密码,否则提示“旧密码不正确!”。 Y
5 退出登录 2009/04/28 2009/04/28 F. 退出系统(销毁session) Y
临时任务


4. 遇到的问题及解决方式(必填)
________________________________________
1、HTTP Status 500 -
type Exception report
message
description The server encountered an internal error () that prevented it from fulfilling this request.
exception
javax.servlet.ServletException: Error allocating a servlet instance
org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:105)
org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:148)
org.apache.coyote.http11.Http11Processor.process(Http11Processor.java:869)
org.apache.coyote.http11.Http11BaseProtocol$Http11ConnectionHandler.processConnection(Http11BaseProtocol.java:664)
org.apache.tomcat.util.net.PoolTcpEndpoint.processSocket(PoolTcpEndpoint.java:527)
org.apache.tomcat.util.net.LeaderFollowerWorkerThread.runIt(LeaderFollowerWorkerThread.java:80)
org.apache.tomcat.util.threads.ThreadPool$ControlRunnable.run(ThreadPool.java:684)
java.lang.Thread.run(Unknown Source)
root cause
java.lang.UnsupportedClassVersionError: Bad version number in .class file
java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method)
java.lang.ClassLoader.defineClass(Unknown Source)
java.security.SecureClassLoader.defineClass(Unknown Source)
org.apache.catalina.loader.WebappClassLoader.findClassInternal(WebappClassLoader.java:1815)
org.apache.catalina.loader.WebappClassLoader.findClass(WebappClassLoader.java:869)
org.apache.catalina.loader.WebappClassLoader.loadClass(WebappClassLoader.java:1322)
org.apache.catalina.loader.WebappClassLoader.loadClass(WebappClassLoader.java:1201)
org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:105)
org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:148)
org.apache.coyote.http11.Http11Processor.process(Http11Processor.java:869)
org.apache.coyote.http11.Http11BaseProtocol$Http11ConnectionHandler.processConnection(Http11BaseProtocol.java:664)
org.apache.tomcat.util.net.PoolTcpEndpoint.processSocket(PoolTcpEndpoint.java:527)
org.apache.tomcat.util.net.LeaderFollowerWorkerThread.runIt(LeaderFollowerWorkerThread.java:80)
org.apache.tomcat.util.threads.ThreadPool$ControlRunnable.run(ThreadPool.java:684)
java.lang.Thread.run(Unknown Source)
note The full stack trace of the root cause is available in the Apache Tomcat/5.5.20 logs.


解决办法:
修改Tocat5.x的JDK为安装的JDK而不采用MyEclipse自带的JDK
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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