解决 struts2 in tomcat5.0 Error filterstart 问题

本文解决了Struts2在Tomcat5.0下因TransformerFactoryImpl类冲突导致的问题。通过调整XML相关Jar包配置,实现Struts2项目的正常运行。

struts2 在 tomcat5.0下出现以下错误,而在tomcat5.5下则正常运行。

2008-8-1 11:19:56 org.apache.catalina.core.StandardHostDeployer install 
信息: Installing web application at context path /struts2Test from URL file:D:\Tomcat 5.0\webapps\struts2Test
2008-8-1 11:20:05 org.apache.catalina.core.StandardContext start 
严重: Error filterStart 
2008-8-1 11:20:05 org.apache.catalina.core.StandardContext start 
严重: Context startup failed due to previous errors

 

由于jdk1.5 与 tomcat5.0之间的关于 TransformerFactoryImpl 类的冲突造成的。 
tomcat-5.0.28\common\endorsed下有两个jar包:xercesImpl.jar和xml-apis.jar,其中的类 javax.xml.transform.TransformerFactory 与jdk1.5中的类org.apache.xalan.processor.TransformerFactoryImpl其实是同一个类。 
in tomcat java is called with the following argument: 
-Djava.endorsed.dirs="X:\my_app\Portal\tomcat\common\endorsed" 
In this directory you find two jar files: xercesImpl.jar and xml-apis.jar needed by tomcat and that must be loaded before all xmsl stuff present in the jdk (1.4 naming problem). And in the file xml-apis.jar the TransformerFactoryImpl is set to "org.apache.xalan.processor.TransformerFactoryImpl".

 

解决办法: 
1. 将xml-apis.jar移出endorsed文件夹。 
2. 用xalan系列jar包替换原来的xercesImpl.jar和xml-apis.jar。 
xalan系列jar包:serializer.jar、xalan.jar、xercesImpl.jar和xml-apis.jar。

 

xalan系列jar包下载地址:

http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/xml/xalan-j
目前最新版本是:xalan-j_2_7_1-bin.zip

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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