Ubuntu 11.04 下安装配置 JDK 7


第一步:下载jdk-7-linux-i586.tar.gz

[plain]  view plain copy
  1. wget -c http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7/jdk-7-linux-i586.tar.gz  
(注:如果下载不下来,建议使用迅雷下载,然后拷贝到Linux系统上。)

第二步:解压安装

[plain]  view plain copy
  1. sudo tar zxvf ./jdk-7-linux-i586.tar.gz  -C /usr/lib/jvm  
  2. cd /usr/lib/jvm  
  3. sudo mv jdk1.7.0/ java-7-sun  

第三步:修改环境变量

[plain]  view plain copy
  1. vim ~/.bashrc  
添加:
[plain]  view plain copy
  1. export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-sun  
  2. export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre  
  3. export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib  
  4. export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH  
保存退出,输入以下命令使之立即生效。
[plain]  view plain copy
  1. source ~/.bashrc  

第四步:配置默认JDK版本

由于ubuntu中可能会有默认的JDK,如openjdk,所以,为了将我们安装的JDK设置为默认JDK版本,还要进行如下工作。
执行代码:
[plain]  view plain copy
  1. sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/java 300  
  2. sudo update-alternatives --install /usr/bin/javac javac /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/javac 300  
  3. sudo update-alternatives --install /usr/bin/jar jar /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/jar 300   
  4. sudo update-alternatives --install /usr/bin/javah javah /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/javah 300   
  5. sudo update-alternatives --install /usr/bin/javap javap /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/javap 300   

执行代码:
[plain]  view plain copy
  1. sudo update-alternatives --config java  

系统会列出各种JDK版本,如下所示:
[plain]  view plain copy
  1. snowdream@snowdream:~$ sudo update-alternatives --config java  
  2. 有 3 个候选项可用于替换 java (提供 /usr/bin/java)。  
  3.   
  4.   
  5.   选择       路径                                    优先级  状态  
  6. ------------------------------------------------------------  
  7. * 0            /usr/lib/jvm/java-6-openjdk/jre/bin/java   1061      自动模式  
  8.   1            /usr/lib/jvm/java-6-openjdk/jre/bin/java   1061      手动模式  
  9.   2            /usr/lib/jvm/java-6-sun/jre/bin/java       63        手动模式  
  10.   3            /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/java           300       手动模式  
  11.   
  12.   
  13. 要维持当前值[*]请按回车键,或者键入选择的编号:3  
  14. update-alternatives: 使用 /usr/lib/jvm/java-7-sun/bin/java 来提供 /usr/bin/java (java),于 手动模式 中。  

第五步:测试

[plain]  view plain copy
  1. snowdream@snowdream:~$ java -version  
  2. java version "1.7.0"  
  3. Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0-b147)  
  4. Java HotSpot(TM) Server VM (build 21.0-b17, mixed mode)  



参考链接:
1、在Ubuntu 10.10下安装JDK配置Eclipse及Tomcat【转载 + 订正】   http://www.cnblogs.com/evasnowind/archive/2011/01/05/1926059.html
2、ubuntu安装jdk全过程(仅供参考)  http://forum.ubuntu.org.cn/viewtopic.php?t=183803
3、java学习_jdk安装  http://www.cnblogs.com/shaoguobao/archive/2011/07/16/2108015.html
航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
航拍建筑物道路植被分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍建筑物道路植被分割数据集 • 图片数量: 训练集:3933张图片 验证集:144张图片 测试集:51张图片 总计:4128张航拍图片 • 训练集:3933张图片 • 验证集:144张图片 • 测试集:51张图片 • 总计:4128张航拍图片 • 分类类别: 建筑物:常见的人造结构,如房屋和建筑群。 道路:交通路径,包括街道和公路。 植被:植物覆盖区域,如树木、草地和农作物。 • 建筑物:常见的人造结构,如房屋和建筑群。 • 道路:交通路径,包括街道和公路。 • 植被:植物覆盖区域,如树木、草地和农作物。 • 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像,来源于航空摄影,格式为常见图像文件(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:支持构建自动识别和分割建筑物、道路、植被的AI模型,应用于城市规划、土地监测和环境评估。 • 农业与环境监测:用于植被覆盖分析、道路网络规划,助力精准农业和生态保护。 • 学术研究与算法验证:为计算机视觉实例分割任务提供基准数据,推动遥感图像处理技术的创新。 • 教育与培训:作为地理信息系统和遥感课程的教学资源,帮助学生掌握地物分类与分割技能。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO多边形格式,精确描述对象轮廓;覆盖三种关键地物类别,样本多样,提升模型鲁棒性。 • 大规模数据:包含超过4000张航拍图片,训练集丰富,有助于提高分割精度和泛化能力。 • 任务适配性强:兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),直接支持实例分割任务,并可扩展至其他视觉应用。 • 实际应用价值:专注于航拍视角,为自动驾驶、城市管理和环境监测等领域提供高质量数据支撑。
道路异常实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:道路异常实例分割数据集 • 图片数量:训练集14,161张,验证集705张,测试集473张,总计15,339张图片 • 分类类别:'0', 'Manhole', 'Open-Manholes', 'Pothole', 'Speed Bump', 'Unmarked Bump', 'object', 'pothole' • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,标注包含多边形坐标点 二、适用场景 • 自动驾驶系统开发:用于检测道路上的异常物体,如井盖、坑洞和减速带等,提升车辆环境感知能力,确保行驶安全。 • 道路维护与监测:支持市政部门自动识别道路损坏和异常,实现高效维护和风险预警。 • 交通安全研究:分析道路异常对交通流量的影响,助力开发智能预警系统和优化交通管理。 • 计算机视觉算法测试:作为实例分割任务的基准数据集,用于模型训练、评估和学术研究。 三、数据集优势 • 类别多样性:覆盖多种道路异常类型,包括井盖、坑洞和减速带等,增强模型在复杂场景下的泛化能力。 • 标注精度高:采用YOLO格式的多边形标注,精确捕捉物体轮廓,适用于实例分割任务的细粒度分析。 • 数据规模大:提供超过1.5万张标注图片,为深度学习模型提供充足的训练和验证样本。 • 实用性强:直接应用于自动驾驶、智能交通和基础设施监测领域,具有重要的工业和学术价值。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值