在gwt1.6 的host模式中 使用tomcat

本文介绍如何将Google Web Toolkit (GWT)应用程序从默认的Jetty服务器迁移至Tomcat 6上运行的方法。主要步骤包括:编译GWT程序、配置Tomcat server.xml文件、调整GWT启动设置等。

从gwt1.6开始,gwt内部集成了Jetty服务器,在host模式中默认使用Jetyy.最近在研究tomcat6的Comet技术,需要用tomcat进行调试。
参考google gwt文档中的
《How do I use my own server in hosted mode instead of GWT's built-in Jetty instance?》 , 成功的将Jetty替换为tomcat6.

具体操作如下[以eclipse为例]:

1. 将当前gwt程序编译一次; (此时使用的服务器还是Jetty);

2. 在tomcat的server.xml配置好<Context>(即,将当前程序加入到tomcat启动);

3. 在gwt的启动配置中加入 -noserver配置, 去掉对默认服务器Jetty的启动:



 4. 配置端口: 端口需要与当前使用的tomcat端口保持一致:



 5. 配置默认启动页面:


 

这里要注意,在页面前面需要将启动程序的path加上... 我的当前程序的path="/messager";

 

我的tomcat配置:

<Context docBase="E:\Workspace\EclipseJ2EE\GxtComet\war"   path="/messager" reloadable="true" debug="0">
</Context>
 

5. 启动Tomcat.

 

6. 启动 gwt web application. (完成...)

【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。
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