Using JAXB 2.1 with JavaSE 6

本文档提供了将JAXB 2.0应用程序迁移到JavaSE 6并使用JAXB 2.1 API的方法。由于JavaSE 6自带JAXB 2.0 API,因此需要通过几种方式覆盖部分rt.jar文件来实现升级。具体方法包括修改JRE的endorsed目录、启动应用时指定java.endorsed.dirs系统属性指向新API或者实现自定义的ClassLoader等。
https://jaxb.dev.java.net/guide/Migrating_JAXB_2_0_applications_to_JavaSE_6.html
7.1.2. Using JAXB 2.1 with JavaSE 6

JavaSE 6 comes with JAXB 2.0 API in rt.jar. Therefore, using JAXB 2.1 with JavaSE 6 requires one to override a portion of rt.jar with the new API. There are several ways to do this:

1. Place the 2.1 jaxb-api.jar into $JRE_HOME/lib/endorsed. This essentially makes your JRE to "JRE 6 + JAXB 2.1". This won't affect any other applications that use this JRE, and it's easy. On the other hand, in various scenarios you may not be able to alter the JRE.
2. Use the system property java.endorsed.dirs when you launch your application, and have it point to the directory that contains the 2.1 jaxb-api.jar. This allows you use use JAXB 2.1 without modifying the JRE. Make sure not to include any other JAXB RI jar files (such as jsr173-api.jar or jaxb-impl.jar.)
3. Implement a custom ClassLoader and block delegation to javax.xml.bind package, so that code running inside this class loader will load the JAXB API from elsewhere. This is a very advanced approach.

No matter which approach you take, make sure not to include jar files other than jaxb-api.jar. Doing so, for example including jaxb-xjc.jar, may result in classloading related errors such as "taskdef A class needed by class com.sun.tools.xjc.XJCTask cannot be found: org/apache/tools/ant/...."

See the endorsed directory mechanism for more details.
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值