为什么把.class文件删除了,jsp还能正常运行?

huawdai 2003-04-25 06:18:10
开发环境为weblogic + jb 7.0开发ejb。
写好java bean 后,编译好,在一个jsp中调用它。可是当我重新改写,并且编译之后,显示的还是改写以前的内容??非得要重启weblogic之后才能够显示改写之后的内容,要是这样,调试起来多麻烦阿?!


//*******************************我的test.jsp文件为:
<%@ page import="com.test.MyTest1" %>
<html>

<body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">

<%
MyTest1 mt = new MyTest1();
mt.output();
mt = null;
%>

</body>
</html>


//******************************我的MyTest1.java文件为:
package com.test;

/**
* <p>Title: </p>
* <p>Description: </p>
* <p>Copyright: Copyright (c) 2003</p>
* <p>Company: </p>
* @author unascribed
* @version 1.0
*/

public class MyTest1 {

public MyTest1() {
}

public void output(){
System.out.println("输出到weblogic去");
}
}


****************************现在的问题是:
如果我重新写成System.out.println("输出到weblogic去qqqqq");然后编译成MyTest1.class文件,可是weblogic的输出并不是"输出到weblogic去qqqqq";而仍然是“输出到weblogic”
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authorlee 2003-05-03
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JSP在第一次调用时编译成servlet,之后一有请求就调用已生成的class,所以,你改写重编译、删除都是没用的,除非你重启服务
huawdai 2003-04-30
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呵呵,很奇怪。第二天它又自己好了,我更本没有加任何的设置!奇怪!!
louisyyy 2003-04-30
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由于JSP脚本运行必须先编译成CLASS文件,所以删除后还会有的!!
mili_0816 2003-04-29
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-Dweblogic.ProductionModeEnabled = False
至尊宝2021 2003-04-29
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请问: firetm() ,怎么设置CLASS_PATH才不需要重起WEBLOGIC服务器呀

多指教下撒.-(:
firetm 2003-04-27
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可以不用重起,关键在于设置CLASS_PATH环境变量
tang1980 2003-04-25
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调试时候是需要重启WEBLOGIC 服务器的,

因为运行时候,应该已经把类文件载入了...或者是已经激活(载入JVM里了)

所以每改一次类文件,都需要重启WEBLOGIC 服务器

内容概要:本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点,通过优化扩散模型的结构与训练策略,有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性,从而生成高质量、多样化的出力场景。文中详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进,并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型,为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成;②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估;③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整资源(代码、数据集、说明文档)进行实践操作,重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节,以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务,通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。
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内容概要:本文围绕“考虑隐私保护的分布式联邦学习电力负荷预测研究”展开,提出了一种基于Python实现的联邦学习框架,旨在解决居民或行业电力负荷预测中用户电表数据隐私泄露的风险。该研究通过构建分布式机器学习模型,使各参与方在不共享原始数据的前提下协同训练全局模型,有效实现了数据“可用不可见”。文中详细阐述了联邦学习的整体架构设计、本地模型训练流程、参数加密传输与安全聚合机制,并结合差分隐私等技术进一步增强系统的隐私保护能力。同时,研究利用真实电力负荷数据集进行了实验验证,展示了方法在预测精度与隐私保障之间的良好平衡,并提供了完整的代码实例与复现指南,便于后续研究与应用拓展。; 适合人群:具备一定机器学习基础和电力系统背景知识,从事智慧能源、隐私计算或人工智能相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 实现跨区域、跨主体的电力负荷协同预测,打破数据孤岛;② 在确保用户用电数据隐私安全的前提下提升负荷预测准确性;③ 推动联邦学习在智能电网、需求响应、虚拟电厂等场景中的实际部署与应用。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码与网盘资料进行动手实践,重点关注联邦学习的通信轮次设计、模型聚合算法(如FedAvg)的实现细节以及差分隐私噪声添加策略,深入理解其对模型性能与隐私强度的影响,为进一步优化与创新奠定基础。
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