Tomcat的安装与部署

Tomcat是一个开源的web应用服务器,被用来响应web请求。

tomcat是免安装的,解压后配置环境变量即可运行。

安装步骤:

http://tomcat.apache.org/download-70.cgi

在此网站下载相应版本的tomcat并解压到相应目录。

在环境变量中配置CATALINA_HOME, 值为目录名,如:E:\Tomcat.

这样就完成了tomcat的配置

在浏览器中输入localhost:8080,即可进入tomcat的详细配置界面,你可以进行各种配置。


在Eclipse中,web项目默认的发布路径是在workspace目录下:workspace\.metadata\.plugins\org.eclipse.wst.server.core\tmp0\wtpwebapps

如果需要改变目录,则应该在server配置项中,先移除所有已发布的项目,然后打开配置页面,将server location改为tomcat目录,directory改为webapps


经过eclipse发布的项目已经过编译,即都是class文件,若有外部jar包引用,exlipse会自动将其编译到classpath。


若不通过eclipse来发布web项目,则可以将web项目编译好的源文件复制到tomcat的webapps目录下,进入命令行,输入startup即可,注意会弹出一个页面,保持此页面不要关闭。

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制性能优化策略。
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