Tomcat - 认识

【Tomcat】 tree -L 1├── bin # 包含了Tomcat服务器的可执行文件,如启动和关闭脚本、管理脚本等。├── BUILDING.txt # 包含了关于如何构建Tomcat服务器的说明文档。├── conf # 包含了Tomcat服务器的配置文件,如服务器配置、日志配置、Web应用程序配置等。├── CONTRIBUTING.md # 包含了关于如何向Tomcat项目贡献代码的说明文档。├── lib # 包含了Tomcat服务器运行所需的Java类库文件。 阅读详情


Apache与Tomcat

Apache是一个web服务器环境程序,可以作为web服务器使用。不过只支持静态网页,如(asp,php,cgi,jsp)等动态网页的就显得无能为力。 如果要在Apache环境下运行jsp 的话就需要一个解释器来执行jsp网页,而这个jsp解释器就是Tomcat,  为什么还要JDK呢?因为jsp需要连接数据库的话,就要jdk来提供连接数据库的驱程,所以要运行jsp的web服务器平台就需要Apache+tomcat+JDK。不过作者认为:最好不要在JSP页面中有访问数据库的代码。JSP的功能只是负责显示。需要JDK的另一个原因是Tomcat是用JAVA语言实现的。
如果想让服务器也能处理动态页面,那么就需要Tomcat。Tomcat能对JSP、Servlet进行解析。

Apache+Tomcat整合的好处是: 
1)如果客户端请求的是静态页面,则只需要Apache服务器响应请求;如果客户端请求的是动态页面,则让Tomcat服务器响应请求 
2)Apache的特点是简单、速度快、性能稳定,并可做代理服务器来使用。本来它只用于小型或试验Internet网络,后来逐步扩充到各种Unix系统中,尤其对Linux的支持相当完美。Apache有多种产品,可以支持SSL技术,支持多个虚拟主机。Apache是以进程为基础的结构,进程要比线程消耗更多的系统开支,不太适合于多处理器环境,因此,在一个Apache Web站点扩容时,通常是增加服务器或扩充群集节点而不是增加处理器。Apache成功之处主要在于它的源代码开放、有一支开放的开发队伍、支持跨平台的应用(可以运行在几乎所有的Unix、Windows、Linux系统平台上)以及它的可移植性等方面。 
  几乎所有的Linux发布都安装Apache作为默认配置。SuSE7.1甚至预安装有包括各种高级模块选项的Apache,如PHP3,mod_perl和LDAP等等。用户会惊奇地发现系统安装成功就会有一个功能强大的Web服务器可供选择。虽然安装Apache并不是非常简单,但是如果有具有新的特性或安全补丁的Apache发布,则下载源代码包并编译新的Apache是值得的。 
  Apache不但具有庞大的用户群基础,并且有丰富的配置使用文档。Apache提供服务器端对脚本技术的支持,比如Perl、PHP等,Apache结合使用Apache JServ可以实现对Java servlets及JSP的支持。Apache的很多模块实现安全方面的防护:如mod_auth提供对对服务器上数据进行适当的保护,而SSL模块则用来保护服务器和客户端之间的通信安全。 
  下面我们再介绍一下Tomcat服务器软件,Tomcat是Sun和Apache合作做出来的JSPServer,支持Servlet2.2及JSP1.1等版本。笔者建议大家使用Tomcat,而且Tomcat未来将会取代JServ,成为Apache主要的Servlet&JSPEngine。Tomcat在设计上是以独立的Server执行,而不像Jserv是附在Apache中,这样就更可以发挥在servlet中,非HttpServlet的能力。Tomcat是Java程序,所以只要有JDK就可以使用,不需要考虑操作系统平台。
作为WEB服务器扩展的Tomcat服务器有一些问题需要说明: 
当处理静态页面时,Tomcat不如Apache迅速。Tomcat不象Apache一样可配置。Tomcat不象Apache一样强壮。 
    基于以上原因,一个现实的网站使用一个Apache作为Web服务器,为网站的静态页面请求提供服务;并使用Tomcat服务器作为一个Servlet/JSP插件,显示网站的动态页面。 
采用apache+tomcat这样的结构才具有更特出的优点,主要体现在具有更好的可扩展性和安全性。这种类型的站点的主要特点是每一个页面都可能是动态生成的,但这些数据中主要部分还是静态的(比如,各类图像GIF、JPG、PNG,流式媒体等),这种结构的优点是兼有可扩展性和安全性。 
  总结: 
  apache+tomcat是企业级的应用。   
  1.Apache主要用来解析静态文本,如html,tomcat也有此功能,但apache能大大提高效率,对于并发数较大的企业级应用,能更好的显示apache的高效率;   
  2.Tomcat用来解析jsp,servlet等,所有的客户请求首先会发送到apache,如果请求是静态文本则由apache解析,并把结果返回给客户端,如果是动态的请求,如jsp,apache会把解析工作交给tomcat,由tomcat进行解析(这首先要两者现实整合),tomcat解析完成后,结果仍是通过apache返回给客户端,这样就可以达到分工合作,实现负载均衡,提高系统的性能!

TOMCAT的优缺点

首先,我必须承认TOMCAT是一个很好用的JAVA Web服务器,而且也被广泛用在了很多商用系统中。但是没有一种产品是完美的,相对于Weblogic,Websphere这些商用的JAVA Application server,它的不足到底在哪里呢?其实,换个角度说,我们在开发时选取各种产品,无非就是要看它是否能满足我们的需求,在那些情况下TOMCAT无法满足我们的要求呢?
通过我自己的工作实践,我总结了以下几点:
1. 是轻量级的Web 容器,无法满足复杂业务场景的要求。J2EE规范中的标准容器是web container和EJB containor。另外还要提供诸如JNDI,JMS, JDBC,JMAIL等等的服务,TOMCAT把这些都省略了,要想满足这些功能必须带另外的开源框架产品。
2. 配置简单,但是图形化做的不好,不直观,给非技术用户感觉比较不好
3. 缺少更多的监控功能和接口。运行状态(runtime)的统计数据不多,展示界面不好。
4. 性能稍差
5. 不支持session复制这样的高级功能
6. 缺少多个实例协同工作的设置,集群,多服务器
7. 自动化管理等功能缺失
另外,我们这几年也看到TOMCAT像商用产品学习,在很多方面有了改进。但是毕竟是轻量级的产品,在很多复杂和关键的应用中我们还是无法使用它。







升级Tomcat解决Tomcat 安全漏洞【为了同一个tomcat版本安装多个服务】2026-7-16 如果是Java web应用,需要迁移webapps目录下的war文件。主要迁移conf目录下的文件,尤其是server.xml文件。访问日志路径配置,修改server.xml。为了同一个tomcat版本安装多个服务。访问 127.0.0.1:8080。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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G机器猫
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