Google App Engine Jsp的jdk问题

文章详细介绍了在Eclipse环境下配置JDK以解决使用JSP时报错的问题,包括如何通过Eclipse的菜单进行配置,以及解释了JRE与JDK的区别,避免使用插件上传时出现重新编译jsp文件导致的错误。

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google app engine 开始支持java,于是我便去尝试了一下,在eclipse 里面 安装了 Google Plugin for Eclipse 件。 创建了一个google Web Application Project 项目,但是我一旦在 war 文件夹下创建 *.jsp 文件,就会报错,说什么 要设置 ,jdk 之类的,错误信息:"Your Web Application Project must be configured to use a JDK in order to use JSPs"。

后来发现,eclipse默认用的是JRE的话,是会报错的,使用eclipse的JRE System library是 JDK,则错误信息就没有了.在eclipse的菜单中,选择windows - preferences - myeclipse - application server - 找对应的服务器 - jdk <选择/新建>。jre只是运行环境,jdk才是开发环境,原来使用插件上传时,google使用环境中配置的jdk来重新编译jsp文件,因此只有jre运行环境是不行,必须配置jdk,也会导致不能上传jsp。
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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