JAVA从linux安装jdk1.8开始

本文详细介绍了在Linux环境下,具体为CentOS7系统中安装JDK1.8的完整步骤,包括下载、上传、解压JDK文件及配置系统环境变量等关键操作。

JAVA从linux安装jdk1.8开始

准备好你的装备

  • 电脑来一台
  • linux 操作系统整一个(这里我用的是CentOS7)
  • xshell 软件下一个

安装步骤

官网下载jdk,没有oracle账号的同学现在要先注册了,选择你需要的版本:
选择版本
使用Xshell将你下载好的文件上传到神秘的linux系统中:

  • 进入指定文件夹,执行命令: cd /usr/local/software
    没有software文件夹的同学要自行创建,或者选择一个你喜欢的文件夹
  • 上传文件执行命令: rz
    没有rz命令的 先执行 -y install lrzsz 进行安装,然后在选择文件的窗口选中你要上传的jdk,点击打开:
    上传文件到linux
    然后解压文件
  • 执行命令:tar zxvf jdk-8u231-linux-x64.tar.gz
    解压以后执行 ls 命令会发现多了一个文件夹
    在这里插入图片描述
    下面我们来配置系统环境变量:
  • 找到etc下的profile文件,将下面的内容复制到文件的最底部即可:
    执行命令: vi /etc/profile
    注意:/usr/local/softwar/jdk1.8.0_231是你解压jdk文件的目录,如果你是在别的文件夹下进行的解压或者下载的是其他版本请自行修改路径:
export JAVA_HOME=/usr/local/software/jdk1.8.0_231 
export JRE_HOME=/usr/local/software/jdk1.8.0_231/jre 
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH 
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH

重新加载系统配置文件:
执行命令: source /etc/profile

最后检查你的jdk是否安装成功:
在其他目录下执行命令: java -version

如出现如下内容,恭喜你完成安装:
在这里插入图片描述

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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