log4j:ERROR A "org.jboss.logging.appender.FileAppender" object is not assignable to a "org.apache.lo...

本文详细介绍了在使用log4j与jboss时遇到日志冲突导致输出信息丢失的问题,并提供了两种解决方案:一种是删除项目中的log4j.jar和commons-logging.jar文件,另一种是将jboss/lib中的jboss-common.jar包复制到项目lib目录下。两种方法均可使项目中的日志与jboss日志协同工作。

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log4j:ERROR A "org.jboss.logging.appender.FileAppender" object is not assignable to a "org.apache.lo

标签: log4jobjectjbossjarfile工作

"org.jboss.logging.appender.FileAppender" object is not assignable to a "org.apache.log4j.Appender" variable.

  • 09:12:54,062 ERROR [STDERR] log4j:ERROR The class "org.apache.log4j.Appender" was loaded by 
  • 09:12:54,062 ERROR [STDERR] log4j:ERROR [WebappClassLoader
  •   delegate: false
  •   repositories:
  •     /WEB-INF/classes/
  • ----------> Parent Classloader:
  • org.jboss.mx.loading.UnifiedClassLoader3@17c50b9{ url=file:/D:/jboss-4.2.3.GA/server/default/deploy/jboss-web.deployer/ ,addedOrder=6}
  • ] whereas object of type 
  • 09:12:54,062 ERROR [STDERR] log4j:ERROR "org.jboss.logging.appender.FileAppender" was loaded by [org.jboss.system.server.NoAnnotationURLClassLoader@1292d26].
  • 09:12:54,062 ERROR [STDERR] log4j:ERROR Could not instantiate appender named "FILE".

从错误信息中可知,原因是jboss的日志jar包和项目中添加的日志jar包冲突,解决方法很简单,找到项目中的log4j.jar和commons-logging.jar删除即可。

 

新问题出现:

以上处理方式发现另外一个问题,项目在console输出的一些信息丢失。需要找到更好的方式解决。

 

以上问题解决方法:

无需删除项目中的log4j.jar和commons-logging.jar的方法,将jboss/lib中的jboss-common.jar包复制到项目的lib中即可。这样就可以让项目中的日志和jboss中的日志一起工作。

 

 
变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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