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找到jetty的jar包,在web-app下copy出webdefault.xml文件到test/config/目录下,并修改useFileMappedBuffer初始化参数为false。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.xxx.实际项目</groupId> <artifactId>实际项目-项目模块</artifactId> <version>1.0.0-SNAPSHOT</version> <packaging>war</packaging> <build> <finalName>ROOT</finalName> <!--默认源代码目录 --> <sourceDirectory>src</sourceDirectory> <outputDirectory>${project.build.directory}/classes</outputDirectory> <!--默认测试源代码目录 --> <testSourceDirectory>src/test</testSourceDirectory> <testOutputDirectory> ${project.build.directory}/test-classes </testOutputDirectory> <!--默认资源目录 --> <resources> <resource> <directory>src</directory> <excludes> <exclude>**/*.java</exclude> </excludes> </resource> </resources> <!--默认测试资源目录 --> <testResources> <testResource> <directory>test</directory> <excludes> <exclude>**/*.java</exclude> </excludes> </testResource> </testResources> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <configuration> <source>1.7</source> <target>1.7</target> <encoding>UTF-8</encoding> <compilerArguments> <extdirs>${project.basedir}/WebContent/WEB-INF/lib</extdirs> </compilerArguments> </configuration> </plugin> <!-- 修改webapp目录为WebContent --> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-war-plugin</artifactId> <configuration> <!-- 设置WebContent目录为Web目录 --> <webappDirectory>${basedir}/WebContent</webappDirectory> <warSourceDirectory>${basedir}/WebContent</warSourceDirectory> </configuration> </plugin> <!-- 指定添加项目中使用的外部jar的classpath项 --> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId> <configuration> <archive> <manifest> <addClasspath>true</addClasspath> <classpathPrefix>${project.build.directory}/lib/</classpathPrefix> </manifest> </archive> </configuration> </plugin> <!--jetty:run--> <plugin> <groupId>org.eclipse.jetty</groupId> <artifactId>jetty-maven-plugin</artifactId> <version>9.0.0.v20130308</version> <configuration> <webAppSourceDirectory>WebContent</webAppSourceDirectory> <scanIntervalSeconds>10</scanIntervalSeconds> <webApp> <contextPath>/</contextPath> <defaultsDescriptor>test/config/webdefault.xml</defaultsDescriptor> </webApp> <stopKey>stop</stopKey> <stopPort>9999</stopPort> </configuration> </plugin> </plugins> </build> </project>
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SpringBoot多模块相互依赖,找不到依赖包
2018-06-28 16:25 2796https://blog.csdn.net/guduyishu ... -
maven打包报错,不能解析包名,不能解析xxx
2018-06-14 20:20 26原因,被依赖的项目没有配置: <packaging& ... -
打包pom配置,jar包
2018-06-01 17:47 1012..... </dependencies& ... -
my Maven setting.xml
2017-11-29 09:49 578<mirrors> <mirr ... -
maven mirror
2017-04-22 09:11 454maven mirror <mirrors> ... -
maven项目配置Tomcat7插件
2017-02-17 13:22 776位置: <build> .... <plu ... -
排除Springboot嵌套的Tomcat
2017-02-17 11:48 1263spring Boot 项目的打包方式设置为 war。 htt ... -
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2017-02-17 11:38 644<properties> ..... ... -
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2017-02-17 11:20 915maven创建web工程Spring配置文件找不到问题解决方案 ... -
maven 常用插件汇总
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文章摘要 智慧医院智能化系统建设方案旨在通过智能化手段提升医院的安全性、舒适性、便捷性和效率。该方案规划了四大类子系统:平台、应用、节能和安全,以打造一个高效的医疗环境。 信息设施系统:包括综合布线系统、信息网络系统、多媒体会议系统等,旨在为医院提供稳定、高速的网络服务。综合布线系统采用6类非屏蔽铜缆和光纤,支持多种业务信息的传输。信息网络系统采用以太网交换技术和树型网络结构,确保网络的稳定性和安全性。 信息化应用系统:包括信息查询系统、分诊排队叫号系统、ICU探视系统等,通过信息技术提高医疗服务的质量和效率。信息查询系统便于病员及家属查询医院信息,分诊排队叫号系统优化就诊流程,ICU探视系统通过音视频技术实现远程探视和监护。 安全防范系统:针对医患关系敏感、医疗纠纷、医护人身安全等问题,设计了安防音视频监控系统、电子巡更系统、门禁系统等,以提高医院的安全管理水平。安防音视频监控系统在关键区域设置监控摄像机,电子巡更系统确保巡更人员按时按路线完成任务,门禁系统通过权限管理控制人员出入。 机房建设工程:包括机房配电系统、防雷接地系统、消防系统等,确保机房设备的安全稳定运行。机房供配电系统采用普通电源和不间断电源,消防系统采用无管网七氟丙烷气体灭火系统,防雷系统采用三级防雷措施,机房空调系统保持适宜的温度和湿度。 方案特色:紧扣标准、安全简便、统一融合、可视操作、事前预防、智能管控。通过智能化系统的设计和实施,医院能够更有效地进行安全管理,提高医疗服务质量,同时降低维护成本和提升运营效率。
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深度学习(也称为深度结构化学习或分层学习)是基于人工神经网络的更广泛的机器学习方法族的一部分。学习可以是有监督的、半监督的或无监督的。[1][2][3] 深度学习架构,例如深度神经网络、深度信念网络、循环神经网络和卷积神经网络,已经被应用于包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别、社交网络过滤、机器翻译、生物信息学、药物设计、医学图像分析、材料检查和棋盘游戏程序在内的领域,在这些领域中,它们的成果可与人类专家媲美,并且在某些情况下胜过人类专家。[4][5][6] 神经网络受到生物系统中信息处理和分布式通信节点的启发。人工神经网络与生物大脑有各种不同。具体而言,神经网络往往是静态和象征性的,而大多数生物的大脑是动态(可塑)和模拟的大多数现代的深度学习模型基于人工神经网络,特别是卷积神经网络(CNN),尽管它们也可以包括命题公式或在深度生成模型中逐层组织的潜变量,例如深度信念网络和深度玻尔兹曼机中的节点。[11] 在深度学习中,每一级学习将其输入数据转换成稍微抽象和复合的表示。在图像识别应用中,原始输入可以是像素矩阵;第一代表层可以提取像素并编码边缘;第二层可以组成和编码边缘
app.js
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