gwt错误GWT module 'xxx' may need to be (re)compiled

本文介绍了GWT的两种运行模式:开发模式与生产模式。开发模式通过本地服务进行调试,而生产模式则用于正式发布。文章详细解释了如何通过特定参数启动调试服务以及如何编译适用于生产的JS文件。
http://hi.baidu.com/inameviper/item/7451db9f3f4442d61e42712c


GWT 区分两种模式的方法是通过一个本地的服务完成的,注意到访问地中那段诡异的参数了吗 gwt.codesvr=127.0.0.1:9997 ?没错,这个 9997 端口的服务就是用来调试的。


这里要注意一点, GWT 的两种运行模式编译的 JS 文件是不一样的,开发模式的 JS 会包含调试信息 ( 千万不要把开发模式的 JS 发布到正式服务器上 ) ,访问地址没有参数的时候会出现 ”GWT module 'xxx' may need to be (re)compiled” 的提示,并且在服务关闭之后,还会提示链接断开。要想使用生产模式的 JS 文件,要通过
来实现,它会将指定的文件编译成可以发布到正式服务器的 JS 文件。
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化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学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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