openfire 3.8.2版源码调试

本文详细介绍了如何在Eclipse环境下部署Openfire并整合Hazelcast集群,包括下载并导入依赖、解决冲突插件、配置环境变量、使用Ant编译以及启动Openfire服务的过程。

 最近听说3.8.2使用了新的集群hazelcast,于是下载调试

jdk,eclipse,ant这些东西安装就不说了,

第一步:首先点击eclipse的new,然后选择java project,在location里导入你刚才下载的openfire_src.

第二步:会有三处报错,分别是cluster,hazelcast,sip这个三个插件报错,第一个报错,是缺少三个包,见附件

第三步:下载附件jar包,解压,将其copy到src/plugins/clustering/lib下,然后右键选择add path.....,将其导入到环境。

第四步:由于cluster插件与hazelcast插件源码重复,对比两边源码,然后在cluster源码中删除与hazelcast想同的类,同时,sip插件源码是由于没有完全实现接口的方法和没有处理异常,导致的,你使用eclipse修复就行了,此时没有错误了

第五步:删除cluster插件的plug.xml文件,然后再右键点击openfire_src工程,选择build path,在选择configuration build path。。。进入,选择add folder,然后选择src/build/lib/dist ,src/i18n,src/resources/jar,点击ok

第六步:使用ant编译

第七步:右键点击java application,点击new,然后配置启动项,需要配置的地方有三处,第一处:Main下的,main class,输入serverStart进行查找,选择,org.jivesoftware.openfire.starter.serverStart ,然后点击apply,第二处:选择Arguments,在VM arguments里输入-DopenfireHome="${workspace_loc:openfire_src}/target/openfire"  第三处:选择Common,在里面对run,debug打钩,点击apply,然后点击RUN,这时就运行起来了,


最后:在页面输入:127.0.0.1:9090,就可以看到openfire的管理页面,后面的配置网上大把,,此文是我自己的笔记,写的比较抽象。。


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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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