apache tomcat 整合

本文详细介绍如何通过mod_jk实现Apache与Tomcat服务器的整合配置。步骤包括下载并安装mod_jk模块、配置workers.properties文件及httpd.conf文件等。确保服务启动后可以正确代理Tomcat应用。

第一步: 在http://www.apache.org/dist/tomcat/tomcat-connectors/jk/binaries/win32/jk-1.2.6
             下载mod_jk_1.2.6_2.0.50.dll文件,将其改名为mod_jk.so后放到apache2/modules目录中。
            
    第二步: workers.properties:
   
workers.tomcat_home=D:\My_Work\Tomcat\apache-tomcat-6.0.14
workers.java_home=D:\Program Files\Java\jdk1.5.0_07
ps=\
worker.list=ajp13
worker.ajp13.port=8009
worker.ajp13.host=localhost
worker.ajp13.type=ajp13
worker.ajp13.lbfactor=1

            
     第三步:用记事本打开apache/conf/httpd.conf文件末尾,添加下面一段:
    
LoadModule jk_module modules/mod_jk.so
JkWorkersFile "D:\Program Files\Apache Software Foundation\Apache2.2\modules\workers.properties"
#ServerAdmin wangguiwei@gmail.com   
#ServerName localhost
DirectoryIndex index.html index.htm index.jsp
JkMount /* ajp13   
JkAutoAlias "D:\My_Work\Tomcat\apache-tomcat-6.0.14\webapps"  
Options Indexes FollowSymLinks
#allow from all


      
            

     保存,停止apache服务,在启动,就可以将新配置应用了。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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