Windows上安装配置jbossportal(一)快速入门

本文介绍如何在Windows环境下快速安装配置JBoss Portal,包括下载安装、基本设置、CMS内容管理、用户及页面管理,并指导如何部署portlet组件。
Windows上安装配置jbossportal(一)快速入门

1、下载安装
首页
http://jboss.org/jbossportal/

下载得到文件
jboss-portal-2.6.8.GA-bundled.zip

参考里面的文档
JBossPortalQuickStartforUsers.pdf

解开压缩包得到文件夹
jboss-portal-2.6.8.GA

拷贝到工作目录,调用bin/run.bat启动服务

服务成功启动后访问页面http://localhost:8080/portal


2、设置CMS首页内容
点击User profile的Register页面注册新用户 starter,用该用户登录,可以对页面进行edit等操作

用admin登录系统,点击右上角的“admin”链接,点击“CMS”链接

选择"Select Action"的“Upload Archive”,打开了上传文件的页面,“浏览”选择
D:\tool\jboss-portal-2.6.8.GA\docs\portal\quickstartuser\quickstart.zip 文件,点“Upload”上传

上传后可以在列表中看到quickstart,同时可以点击进去对这些页面进行编辑

修改default/index中的页面,让它连接向相对路径的quickstart/index.html,点击“create”,然后“approve”

3、portal管理
用户管理:点击“admin”链接,“members”链接

页面管理:
点击“Admin”链接,在"Manage sub-portals"里面点击"default",打开“Manage sub-pages within default portal”
"Create a page named"填写Starter,点击Create page
点击“Page layout”链接,在Window Name填写 weather,Content Type填写portlet,还可以点击theme修改主题
点击Security修改权限

portlet管理:
下载portlets的网址
http://jboss.org/portletswap/
我下载Miscellaneous Portlets分类里面的FlashPortlet.zip这个portlet
解开压缩,拷贝war包E:\book\opensource\jbossportal\portlets\FlashPortlet\output\lib\flash.war
拷贝到生产目录D:\tool\jboss-portal-2.6.8.GA\server\default\deploy
点击“Admin”里面的“Portlet Definitions”,查看到local.flashportlet.FlashPortlet
点击“Create instance”,取名Flash Portlet,设置Display Name为Flash Portlet
参考刚才添加weather的模式,将flash添加到starter页面
本课题设计了种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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