seaside在虚拟主机 webfactional 上的部署

seaside 是一个Web开发框架,在《Beyond Java》中有一章专门介绍,目前版本到 3.0 了。seaside 是基于smalltalk的,对这个词感到匪夷所思的读者不必继续了。

这里记录下它的部署过程:

1. 准备一个seaside 的运行环境, 下载 squeak, 以及一个可以运行的 seaside image

2. 在 webfactional 的 panel 中添加一个 Custom App, 添加完后,在列表中会有它 listening 的端口号

3. 在squeak中,将 WAKom startOn: 后的端口变为指定端口。

4. 上传 .image, .change, .source 三个文件

5. 在服务端执行: #squeakvm -vm-display-null -vm-sound-null -headless Squeak4.1.image

6. 在panel 中将一个website指向这个 custom app

完成。

对于 seaside 的持久化,以前一直很困扰我, 因为安装关系型数据库的接口总是会出现莫名其妙的问题,后来直接保存在image中,又不太习惯,装一些

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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