Linux jdk eclipse

本文详细介绍了在Linux环境下手动安装JDK6的过程,包括下载、设置权限、执行安装、配置环境变量等步骤,并提供了遇到NoClassDefFoundError错误时的解决方案,涉及将特定文件转换为.jar格式。
 http://blog.chinaunix.net/u/21684/showart_384208.html

 1. 手动安装jdk6

首先,在http://java.sun.com下载jdk-6u12-linux-i586.bin,据说这个操作起来比较简单,不需要转换。
然后,可以把它放置在任何你喜欢的文件夹,如果是像我样的菜鸟,建议把它放置到主文件夹(/home/*)下。
下面开始安装jdk:

终端下进入你存放jdk-6u12-linux-i586.bin,例如我的位置是:/home/liangshihong
更改文件权限为可执行
$ sudo chmod u+x jdk-6u12-linux-i586.bin

$ sudo -s ./jdk-6u12-linux-i586.bin
一路回车,直到询问是否安装,输入yes回车

ok,安装完毕,下面配置环境变量

配置classpath,修改所有用户的环境变量
$ sudo gedit /etc/profile
在文件最后添加

#set java environment

JAVA_HOME=/home/liangshihong/jdk1.6.0_12

export JRE_HOME=/home/liangshihong/jdk1.6.0_12/jre

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH

重新启动计算机,用命令测试jdk的版本

java -version

显示如下信息:成功安装

java version "1.6.0_12"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_12-b04)
Java HotSpot(TM) Server VM (build 11.2-b01, mixed mode)

2. 错误解决方法:

安装完JDK ,设定环境变量后出现这个错误:

[root@localhost lib]# javac
Error occurred during initialization of VM
java/lang/NoClassDefFoundError: java/lang/Object
[root@localhost lib]# java
Error occurred during initialization of VM
java/lang/NoClassDefFoundError: java/lang/Object
解决办法:分别把 
/opt/jdk1.6.0_15/lib/ tools.pack  转为  tools.jar  
 
/opt/jdk1.6.0_15/jre/lib/rt.pack   转为  rt.jar
[root@localhost lib]# pwd
/opt/jdk1.6.0_15/lib
[root@localhost lib]# unpack200 tools.pack tools.jar
[root@localhost lib]# ls
ct.sym  htmlconverter.jar  jconsole.jar  orb.idl     tools.jar   tools.pack.bak
dt.jar  ir.idl             jexec         sa-jdi.jar  tools.pack  visualvm
[root@localhost lib]# pwd
/opt/jdk1.6.0_15/jre/lib
[root@localhost lib]# unpack200 rt.pack rt.jar

转载于:https://www.cnblogs.com/longyi1234/archive/2010/07/10/cdt.html

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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