Linux平台oa项目部署

目录

一. 部署环境配置

1.1 准备好虚拟机,换源,net-tools,vim 的安装​编辑

1.2 将需要的软件上传到服务器​编辑

二.安装JDK

2.1 安装配置jdk环境

2.2 将jdk解压到/usr/local/java目录:

2.3 编辑环境变量配置文件

2.4 按i插入变量,在最后加入java的环境变量配置

2.5 按wq保存​编辑

三.安装配置tomcat环境

3.1 进入root目录

3.2 将tomcat解压到/opt下

3.3 配置tomcat环境变量

#3.4 配置防火墙规则

3.5 启动tomcat测试

3.6 使用浏览器访问 使用你虚拟机ip:8080   打开tomcat管理界面即成功​编辑

3.7  测试完成后,停掉服务器,准备配置开机自启

四.安装数据库

4.1 创建mysql用户组

4.2 解压mysql安装包

4.3按顺序执行安装

4.4 初始化数据库

4.5 配置防火墙规则

4.6 使用mysql客户端测试远程连接​编辑

五.项目部署

5.1. 创建OA项目数据库

5.2. 在服务器根目录下创建images用于保存图片​编辑

5.3. 打开资料目录中 oapro.war ,确认 oapro.war\WEB-INF\classes\ 目录下的jdbc.properties 文件中

的数据库密码为自己的数据库密码​编辑

5.4.停止tomcat,配置虚拟目录

停止tomcat服务器

5.5.将第3步修改好的oapro.war 上传至 tomcat安装目录下的 webapps 目录下​编辑

5.6. 启动tomcat服务器,测试部署情况

systemctl start tomcat.service

服务器ip:8080/oapro, 用户: admin 密码:123​编辑


一. 部署环境配置

1.1 准备好虚拟机,换源,net-tools,vim 的安装

1.2 将需要的软件上传到服务器

二.安装JDK

2.1 安装配置jdk环境

# /usr/local 下创建 java 目录
mkdir/usr/local/java
# 进入 root
cd/root

2.2 将jdk解压到/usr/local/java目录:

tar-zxf jdk-8u151-linux-x64.tar.gz-C/usr/local/java

2.3 编辑环境变量配置文件

vim /etc/profile

2.4 按i插入变量,在最后加入java的环境变量配置

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_151
export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin

2.5 按wq保存

环境变量配置文件保存成功后,让新设置的环境变量生效
source /etc/profile
测试 jdk ,正常显示 java 的版本号即可
java -version

三.安装配置tomcat环境

3.1 进入root目录

cd /root

3.2 将tomcat解压到/opt

tar -zxf apache-tomcat-8.5.20.tar.gz -C /opt

3.3 配置tomcat环境变量

export TOMCAT_HOME=/opt/apache-tomcat-8.5.20
环境变量配置文件保存成功后,让新设置的环境变量生效
source /etc/profile

#3.4 配置防火墙规则

firewall-cmd --zone=public --add-port=8080/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

DQN(Deep Q-Network)是一种使用深度神经网络实现的强化学习算法,用于解决离散动作空间的问题。在PyTorch中实现DQN可以分为以下几个步骤: 1. 定义神经网络:使用PyTorch定义一个包含多个全连接层的神经网络,输入为状态空间的维度,输出为动作空间的维度。 ```python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class QNet(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super(QNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, action_dim) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 2. 定义经验回放缓存:包含多条经验,每条经验包含一个状态、一个动作、一个奖励和下一个状态。 ```python import random class ReplayBuffer(object): def __init__(self, max_size): self.buffer = [] self.max_size = max_size def push(self, state, action, reward, next_state): if len(self.buffer) < self.max_size: self.buffer.append((state, action, reward, next_state)) else: self.buffer.pop(0) self.buffer.append((state, action, reward, next_state)) def sample(self, batch_size): state, action, reward, next_state = zip(*random.sample(self.buffer, batch_size)) return torch.stack(state), torch.tensor(action), torch.tensor(reward), torch.stack(next_state) ``` 3. 定义DQN算法:使用PyTorch定义DQN算法,包含训练和预测两个方法。 ```python class DQN(object): def __init__(self, state_dim, action_dim, gamma, epsilon, lr): self.qnet = QNet(state_dim, action_dim) self.target_qnet = QNet(state_dim, action_dim) self.gamma = gamma self.epsilon = epsilon self.lr = lr self.optimizer = torch.optim.Adam(self.qnet.parameters(), lr=self.lr) self.buffer = ReplayBuffer(100000) self.loss_fn = nn.MSELoss() def act(self, state): if random.random() < self.epsilon: return random.randint(0, action_dim - 1) else: with torch.no_grad(): q_values = self.qnet(state) return q_values.argmax().item() def train(self, batch_size): state, action, reward, next_state = self.buffer.sample(batch_size) q_values = self.qnet(state).gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1) target_q_values = self.target_qnet(next_state).max(1)[0].detach() expected_q_values = reward + self.gamma * target_q_values loss = self.loss_fn(q_values, expected_q_values) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() def update_target_qnet(self): self.target_qnet.load_state_dict(self.qnet.state_dict()) ``` 4. 训练模型:使用DQN算法进行训练,并更新目标Q网络。 ```python dqn = DQN(state_dim, action_dim, gamma=0.99, epsilon=1.0, lr=0.001) for episode in range(num_episodes): state = env.reset() total_reward = 0 for step in range(max_steps): action = dqn.act(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)) next_state, reward, done, _ = env.step(action) dqn.buffer.push(torch.tensor(state, dtype=torch.float32), action, reward, torch.tensor(next_state, dtype=torch.float32)) state = next_state total_reward += reward if len(dqn.buffer.buffer) > batch_size: dqn.train(batch_size) if step % target_update == 0: dqn.update_target_qnet() if done: break dqn.epsilon = max(0.01, dqn.epsilon * 0.995) ``` 5. 测试模型:使用训练好的模型进行测试。 ```python total_reward = 0 state = env.reset() while True: action = dqn.act(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state total_reward += reward if done: break print("Total reward: {}".format(total_reward)) ``` 以上就是在PyTorch中实现DQN强化学习的基本步骤。需要注意的是,DQN算法中还有很多细节和超参数需要调整,具体实现过程需要根据具体问题进行调整。
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