搭建java环境

1. 首先要检查服务器是否安装有jdk

在命令行下输入:java –version,如果安装有jdk会输出jdk的版本信息,本网站是基于jdk6,jdk6也叫jdk1.6.

如果已经安装有JDK6以上的版本就可以不用安装JDK,可以直接跳过2步。

如何在服务器上搭建java环境

2.检查服务器所安装的操作系统,并安装JDK

a)如果是linux操作系统,可以使用命令uname –a查看,如果有x86_64就是64位的,没有就是32位

b)如果是window操作系统,右击“我的电脑”—“属性”,如果见到有x64或64位的信息就是64位的,否则就是32位的

确定操作系统的环境后,可以到http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk6downloads-1902814.html去下载相应的操作系统的jdk版本,还有目前jdk有7个版本,推荐使用jdk6.这里附带一个linux 32位的JDK6(jdk-6u43-linux-i586.bin)

c)这里介绍JDK在linux上的安装:

创建安装目录,在/usr/java下建立安装路径,并将文件考到该路径下:

# mkdir /usr/java

# chmod 755 jdk-6u43-linux-i586.bin

# ./ jdk-6u43-linux-i586.bin (注意,这个步骤一定要在jdk-6u43-linux-i586.bin所在目录下)

在按提示输入yes后,jdk被解压。

出现一行字:Do youaggree to the above license terms? [yes or no]

安装程序在问您是否愿意遵守刚才看过的许可协议。当然要同意了,输入"y" 或 "yes" 回车。

具体可参加:http://www.cnblogs.com/yongtan/archive/2011/09/28/2194599.html

3.配置java环境

#vi /etc/profile

在里面添加如下内容,注意路径是安装JDK的路径

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_43

export JAVA_BIN=/usr/java/jdk1.6.0_27/bin

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH

让/etc/profile文件修改后立即生效 ,可以使用如下命令:

# . /etc/profile注意: . 和 /etc/profile 有空格. 

重启测试,输入java–version检查是否安装配置成功

4.mysql数据库的安装

数据库不一定要跟网站放在同一个服务器上,但一定要网站能连接到数据库,而且不用平凡的开关机,最好托管服务器上。

首先检查mysql是否已经安装了,linux操作系统在命令行下用ps -ef | grep mysqld 查看是否有mysql的进程。如果有酒不用再安装mysql了。

a)mysql下载

这里提供linux下的mysql-service5.5版本(MySQL-server-5.5.30-1.linux2.6.i386.rpm),如果要其他操作系统的版本可以到这个网站去下载http://dev.mysql.com/downloads/mysql/5.5.html#downloads,注意下载的要与服务器的操作系统相对应,推荐使用mysql 5.5版本的。

b)安装mysql

在window下安装mysql一定要注意使用的编码,一定要选择utf-8的,注意设置的密码一定要记住,到配置文件链接数据库时要用,在linux下安装具体安装可参见:linux下mysql(rpm)安装使用手册.txt

使用# rpm -ivh MySQL-server-5.5.30-1.linux2.6.i386.rpm安装mysql

/usr/bin/mysqladmin -u root password 'new-password'设置root数据库用户的密码

c)创建数据库

进入mysql在命令行输入mysql -u root –p,提示要输入密码,就输入刚刚设置的密码,就可以进入mysql;

进入数据库后,就可以创建数据库,createdatabase item;注意这里的item是只数据库的名称,后面项目的配置文件链接数据库要用,这里最好不要修改数据库名。

 

d)导入数据

为了方便管理,在服务器上创建文件夹:# mkdir/www/webapp和# mkdir/www/resin

将附件的item.sql上传到/www/webapp目录下,再在mysql的命名行下使用使用mysql>\. /www/webapp/item.sql将数据导入新建的数据库。

5.应用服务器的安装,并解压部署项目

这里附带有Resin 3.1.13(resin-3.1.13.zip),这个是解压版(也就是绿色软件,解压后可以直接使用),解压后传到服务器/www/resin下,并把项目的war包解压出来,放到/www/webapp下。

这里还需要修改resin-3.1.13的一个文件conf下的resin.conf

修改两个地方:

第90行:<http address="*" port="8080"/>改将8080改成一个没有被占用的端口,如果80端口没有被占用,推荐使用80端口

第302行:<web-app id="/resin-admin" root-directory="${resin.home}/php/admin">

把resin-admin改成item,

把${resin.home}/php/admin改成/www/webapp/item(这是放item项目的目录)

item下的两个配置文件:application.properties和singleLogin.properties。

     application.properties:

jdbc.url=jdbc:mysql://61.142.114.227:3306/item?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8

jdbc.username=root

jdbc.password=root

把61.142.114.227换成安装数据库的IP地址(注意一定要能访问得到)

把密码的root换成建立数据设置的密码

singleLogin.properties

image_upload_url=http://61.142.114.227:8021/item

把61.142.114.227换成放item项目的IP

把端口改成在resin.conf那里设置的端口号

注意最前面的#是注释的意思,其他不用的要注释掉

6. 最后运行项目,访问网站

在命令行输入:

启动命令:/www/resin/resin3.1.13/bin/httpd.sh start –conf  /www/resin/resin3.1.13/conf/resin.conf

停止命令:/www/resin/resin3.1.13/bin/httpd.sh stop –conf  /www/resin/resin3.1.13/conf/resin.conf

访问网站首页:http://61.142.114.227:8021/item(注意换IP和端口)

转载于:https://www.cnblogs.com/lyd447113735/p/8127557.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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