dwr学习笔记

最新推荐文章于 2011-11-23 16:54:31 发布
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#DWR

本文介绍了DWR配置过程中的几个常见问题及解决方法：包括正确的URL配置、确保JS文件版本与类的一致性以及如何解决debug模式下无响应的问题。

今天配置  dwr  首先 启动服务报错   发现/dwr/* 要注意此处写正确    

2， 引入的dwr    js   在运行的时候 说找不到   后来发现  dwr 不同的版本 类是不一样的   所以要保证类和版本一致

3，地址栏中  敲入 dwr   但没有反映   debug   设置成FALSE 了

DWR学习笔记
爱生活，爱CODING，爱算法
02-18 1028
一直看到dwr,项目框架中也用到这个东东， 但是一直没时间，也太懒，没去搞到底是啥，呵呵呵！ 最近闲下来，看看dwr到底是什么东西，一看原来是个很简单的东西，dwr是：Direct Web Remoting， 其实就是个ajax框架！ 看文库中的这个就可以完全看懂了！ http://wenku.baidu.com/link?url=maW3ggU-7LPv9t1_zd8lZ62caEFXoR
Dwr 学习笔记
叶天慈的专栏
07-05 634
Dwr 一、导入dwr.jar  二、配置web.xml servlet>    servlet-name>dwr-invokeservlet-name>    servlet-class>uk.ltd.getahead.dwr.DWRServletservlet-class>    init-param>    param-name>debugparam-name>
Dwr学习笔记
I_am_kevin的专栏
06-08 164
1.DWR的目的，就是引用Java类中的业务方法； 我们再dwr.xml中配置Bean之后，要通过include标签对业务类中的方法进行注册，方可在前台调用的！ 但是我们在业务类中，对于方法，不能出现同名的方法，即使他们的参数或返回值不同也是不可以的，也就是不能出现方法的重构，否则Dwr的回调是不能成功的！ 这一点，一定要注释呀！...
DWR 学习笔记
zhxing
05-07 128
下面是从一个实例的构建过程进行分析。 1、DWR 介绍      DWR是一个可以允许你去创建AJAX WEB 站点的JAVA 开源库。它可以让你在浏览器中的Javascript代码调用Web服务器上的Java 代码，就像在Java代码就在浏览器中一样。      DWR包含 2个主要部分： （1） 一个运行在服务器端的Java Servlet，它处理请求并且向浏览器发回响应。 （2） 运...
DWR学习笔记2
gundongdexueqiu的专栏
11-23 351
4、调用返回JavaBean的java方法 4.1、dwr.xml的配置 "com.dwr.TestClass"/> "com.dwr.TestBean">                   标签负责公开用于 Web 远程的类和类的方法， 标签则负责这些方法的参数和返回类型。 convert 元素的作用是告诉 DWR 在服务
dwr学习笔记0
SwineX00的专栏
12-26 251
1.如果是按照官方的教程来敲得话，你回发现你的服务器总是处于一个not available的状态，这是因为你的web-info的lib中缺少一个jar包commons-logging-1.0.4.jar,将它导入进去后,就能看到你想要在js中想调用的java类的相关信息了。...
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
12-01
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
12-01
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
Arcgispro适用的PPTools工具箱
12-01
工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
12-01
内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
【嵌入式系统】基于GCC优化与组件裁剪的固件瘦身方法：面向STM32/ESP32/nRF52平台的低资源部署方案设计
12-01
内容概要：本文系统介绍了嵌入式固件裁剪与优化的实战方法，重点围绕编译器级优化（如GCC的-Os、-flto、--gc-sections等选项）、主流芯片平台（STM32、ESP32、nRF52）的具体瘦身流程以及工具链实践展开。通过对比不同优化配置下的固件大小、执行效率和编译时间，验证了-Os结合LTO与段裁剪可显著减小体积，同时提供了HAL库裁剪、启动文件优化、分区表调整、调试信息移除等关键操作步骤，最终实现固件体积大幅缩减。; 适合人群：具备嵌入式开发经验的工程师，尤其是从事MCU固件开发、资源受限设备优化及相关技术研究的1-3年工作经验人员；熟悉C/C++语言及基本编译链接原理者更佳； 使用场景及目标：①在存储空间紧张的嵌入式设备中最大化压缩固件体积；②提升代码执行效率并合理平衡调试能力；③掌握跨平台（STM32/ESP32/nRF52）固件优化通用方法论； 阅读建议：建议结合具体项目实践文中优化策略，逐步应用编译器选项、组件裁剪与链接脚本修改，并借助size、objdump、strip等工具分析优化效果，注意避免过度优化带来的稳定性风险。
EPnP算法在MATLAB中的相机姿态计算实现
最新发布
12-01
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系，实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合，从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节：首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理，以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系，并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程，形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后，需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵，其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理，包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题，为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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！
DWR学习笔记：配置与操作实践
本文档是关于DWR（Direct Web Remoting）的学习笔记，DWR是一种用于简化客户端与服务器端通信的技术，使得Web应用程序能够直接在浏览器上处理复杂的业务逻辑，而无需刷新页面。作者分享了两种将数据操作整合到DWR中...
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