java环境变量配置

最新推荐文章于 2025-04-23 14:52:20 发布
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1，JAVA_HOME：   C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_39
2，CLASSPATH：   .;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar
3，PATH：       %JAVA_HOME%\bin;%PATH%
铜峰叠翠
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jmh环境搭建
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安装maven插件 mvn install:install-file “-DgroupId=org.apache.maven.archetypes” “-DartifactId=maven-archetype-quickstart” “-Dversion=1.1” “-Dpackaging=jar” “-Dfile=D:\tools\apache-maven-3.6.3\lib\maven-archetype-quickstart-1.1.jar” --settings D:\tools\apache-m
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Java环境变量配置
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在阅读源码之前呢，我们都需要配置好自己的环境变量，下面分别介绍一下jdk、maven、gradle的部署，其中maven和gradle是两种流行的Java项目构建和依赖管理工具。然后，点击环境变量，进入下面这个页面，然后开始配置环境变量，可以看见我这里面之前已经部署过jdk1.8.0了。之前没部署过的同学，可以直接单机用户变量下面的新建，进入如下界面。点击新建，并分别添加红色框中的内容，点击移动至最上方。点击确定，在点击下面页面的确定，完成环境变量的配置。下载，或者百度自行下载，下载完解压即可）
Java 环境变量配置
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java -version #(java 和 -version 之间有空格)
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如何配置java环境变量
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再次双击击path，点击新建，输入.;双击path，或者点编辑进入path，点击新建，输入%JAVA_HOME%\bin，底下可复制。再点击浏览目录到你所安装的Java文件夹，默认在C盘。7、win+R运行cmd，输入java验证是否安装成功。4、输入变量名为JAVA_HOME，可点击底下复制。点击新建，输入变量名跟变量值，底下可复制。这样就配置好了java的环境变量。1、打开桌面属性，点击高级属性。
Java篇——关于Java环境变量配置
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1. 安装jdk，在终端输入命令验证jdk是否安装成功，显示正确的版本信息，表示jdk安装成功；5. 检查环境，输入如下命令，如果显示配置的路径，则说明配置成功。2. 获取JAVA_HOME 路径，在终端输入命令获取路径；4. 输入命令，使profile生效；①在终端输入命令进入编辑页面。3. 配置环境变量；
BP神经网络+PID控制Simulink仿真
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提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
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