在eclipse中配置appfuse1.9.x项目

本文详细介绍如何在Eclipse中配置并调试基于AppFuse框架的应用程序。从搭建开发环境开始,包括配置Tomcat、Java环境、Ant及数据库等,直至在Eclipse中成功进行远程调试。
基本上要在eclipse调试这个东西的话,需要下面的一些步骤:
<1> 设置好catalina_home, tomcat 5.5.17。需要注意的是,tomcat5.5.17最好down一个zip版本的。如果用安装版的,在bin目录下会找不到一些bat文件。
<2> 设置好java_home,jdk5.0。虽然说推荐的是jdk1.4.2 ,但是用java5 也挺好,基本上没有错误。有一个web test跑不通,别的地方没有问题。
<3> 设置好ant_home。是ant1.6.5。同时将ant_home/bin加入系统环境变量Path中。Copy junit.jar,catalina-ant.jar to $ANT_HOME/lib.
<4> 基于appfuse 1.9.4 for struts。Mysql 5.0.11。要将mysql的admin密码置位空,否则就要修改${appfuse_home}下properties.xml文件中的
[code]<property name="database.admin.password" value="1234"/>[/code]
这一行,将value设置成现在的admin密码。
<5> change mail.properties (in the web/WEB-INF/classes directory) and build.properties (in the root -- for log4j messages) to point to an existing one - they default to localhost.
<6> 在${appfuse_home}下,运行ant new。输入应用名称,数据库名称,还有包名的前缀。
<7> 假设应用叫af00。那么在和appfuse同一目录下会出现一个新的目录af00。进入此目录。
<8> 运行ant setup。会创建好程序,数据库,并且deploy整个应用到tomcat。运行ant test-all执行所有的测试;运行ant test-reports,查看刚才的测试报告。
<9> 启动tomcat,执行http://localhost:8080/ap00/,就可以看到登陆界面。不过发现了乱码。干脆删掉了applicationResource_zh*.*,看英文界面好了。执行ant deploy。
现在可以在tomcat中独立运行了。没有问题。
<10> 将ap00导入eclipse,建立一个新项目ap00。
<11> 要想调试ap00这个应用,需要将tomcat启动成支持远程debug的模式,在${tomcat_home}/bin/Catalina.bat中增加一行:
[code]SET CATALINA_OPTS=-server -Xdebug -Xnoagent -Djava.compiler=NONE -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=5888[/code]
紧挨着放到下面这样的上面就好了。
[code]rem ----- Execute The Requested Command ---------------------------------------
[/code]这样在启动tomcat的时候,会在控制台中出现下面的这行:
Listening for transport dt_socket at address : 5888
<12> 在eclipse中新建一个remote java application。需要选定刚才建立的工程af00,另外,将端口指定为5888。
<13> 启动tomcat,再启动上一步建立好的remote java application。http://localhost:8080/ap00/。设好断点,就可以调试了。


再补充一句。真正完全支持java5的appfuse2.x已经推出了m3了,应该很快就会推出正式版。比较吸引人的特性包括:
[b]将webwork升级到struts2;Jdk5全面支持;JPA支持;泛型crud支持。[/b]
另,好想有点似曾相识,嗯,springside2.x 已经这么做了呢。

等正式版出来,都想看看。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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