Liferay简单定制

数据库定制:

Liferay默认使用数据库Hypersonic

可以很方便的修改成其它数据库以Mysql为例

只需要在:webapps/ROOT/WEB-INF/classes 目录下新建:!!!5.2及以后版本

portal-ext.properties并写入以下内容

jdbc.default.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver

jdbc.default.url=jdbc:mysql://localhost/lportal?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useFastDateParsing=false

jdbc.default.username=数据库用户名

jdbc.default.password=数据库密码

启动Mysql建立数据库

 create database lportal character set utf8;

重启liferay服务器即可

语言定制:

登陆进liferay后

默认

帐号:test@liferay.com

密码: test

选择“Add Application”:

选择"Tools"类,添加“languae”,页面上多出来一个名为Language

的portlet,选择中文即可

目前最新的5.2.2也有中文版,但是翻译质量实在是不敢恭维(可能不是机器就是火星人翻译的)可以自己动手修改修改

语言文件所在目录在

源码对应在:source/portal-impl/src/content

也可以修改服务器对应文件: webapps/ROOT/WEB-INF/lib/portal-impl.jar 解包后的content目录中

最好修改源码中的文件,在Netbeans中打开源码工程(源码已经是一个Netbeans工程)可以很方便的修改语言文件

修改完成后,重新生成部署一下即可!!!!

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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