windows10下Weblogic官网下载与安装教程

本文详细介绍了WebLogic服务器的安装与配置过程。包括从官网下载安装包,解压时需jdk1.8环境,以管理员模式运行cmd执行安装命令,介绍正式界面安装步骤、向导配置步骤,最后打开服务并尝试登录服务器,给出登录地址和端口信息。

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一、官网下载安装包

1、安装包官网下载链接:https://www.oracle.com/technetwork/middleware/weblogic/downloads/index.html
2、选择下图版本安装(没有oracle账号的可能需要注册一个才能下载(免费的))
在这里插入图片描述

二、解压安装包

1、解压安装包,得到fmw_12.2.1.3.0_wls.jar
在这里插入图片描述
2、环境要求:一定要是jdk1.8的,否则可能报错

三、管理员模式运行cmd

1、已经配置好jdk的,使用java -jar G:\自装软件\Weblogic\fmw_12.2.1.3.0_wls.jar,正确界面如下:
在这里插入图片描述2、可能出现的问题:
如出现以下情况,则到jdk的bin目录下运行该命令。
在这里插入图片描述

四、正式界面安装步骤

1、开始界面如下,点击下一步即可
在这里插入图片描述
2、直接跳过,点击下一步
在这里插入图片描述
3、安装位置可自己调整,这里直接使用默认路径
在这里插入图片描述
4、按如图选择,点击下一步
在这里插入图片描述
5、下一步
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6、点击安装,开始安装,安装需要一些时间,耐心等待
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7、完成安装
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五、向导配置

1、勾选启动部署向导,点击完成后出现如下界面
在这里插入图片描述
2、选择所有模板,下一步
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3、设置口令,下一步
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4、选择默认即可
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5、全选
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6、默认设置
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7、默认设置,输入之前设置的用户名和口令
在这里插入图片描述
8、从这之后到配置概要,保持默认配置,点击下一步。
9、配置概要这,保持默认,点击创建,开始自动部署配置。
在这里插入图片描述
10、配置完成,点击下一步
在这里插入图片描述
11、点击完成即可,结束配置。
在这里插入图片描述

六、打开服务,尝试登录weblogic服务器

1、到安装目录下,右键管理员运行该脚本。
在这里插入图片描述
2、成功开启服务标志
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3、在浏览器输入localhost:7001/console,(一般默认端口是这个,主要看在之前域设置的时候是什么)
在这里插入图片描述
4、登录后界面
在这里插入图片描述

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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