Ubuntu 安装JDK

本文介绍在Ubuntu系统安装JDK的方法。一是使用apt-get安装,包括添加ppa源、安装oracle-java-installer、设置默认jdk等步骤;二是使用离线安装包安装,涉及下载gz包、创建目录解压、修改环境变量、设置默认jdk等操作,最后都有测试安装是否成功的步骤。

**目的:Ubuntu 安装JDK **

环境:

系统:Ubuntu 16.04
环境:jdk 1.8_202 

一、apt-get安装

1. 添加ppa源

sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
sudo apt-get update

2. 安装oracle-java-installer(jdk8版本)

sudo apt-get install oracle-java8-installer

注:安装器会提示是否同意条款,根据提示选择yes即可,若不想手动输入,则可以采用以下方式自动完成:
echo oracle-java8-installer shared/accepted-oracle-license-v1-1 select true | sudo /usr/bin/debconf-set-selections

3.设置默认的jdk,可以安装多个jdk版本

sudo update-java-alternatives -s java-8-oracle

4. 测试jdk是否安装成功

java -version

javac -version

二、使用离线安装包安装

1. 下载官方下载对应的.gz包,这里以jdk-8u202-linux-x64.tar.gz为例
资源链接:https://download.youkuaiyun.com/download/alger_magic/11256750

2. 创建一个目录用于存放解压后的文件,并解压缩到该目录下

sudo mkdir /usr/lib/jvm
sudo tar -zxvf jdk-8u202-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm

3. 修改环境变量

sudo vim ~/.bashrc

4. 文件末尾追加如下内容

#set oracle jdk environment
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202  ## 这里要注意目录要换成自己解压的jdk 目录
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre  
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib  
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH  

5.使环境变量生效

source ~/.bashrc

6. 设置默认jdk

sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/java 300  
sudo update-alternatives --install /usr/bin/javac javac /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/javac 300  
sudo update-alternatives --install /usr/bin/jar jar /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/jar 300   
sudo update-alternatives --install /usr/bin/javah javah /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/javah 300   
sudo update-alternatives --install /usr/bin/javap javap /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_202/bin/javap 300 

7.执行

sudo update-alternatives --config java

8. 测试是否安装成功

java -version
javac -version

PS. 如果需要每个用户都生效, 则需要在3,4,5步操作文件/etc/profile



内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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