Ubuntu18.0.4安装Tomcat7.0.40

于 2021-05-11 14:45:09 发布
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分类专栏： linux
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本文提供了一步一步的指导来帮助读者在 Ubuntu 服务器上安装 Apache Tomcat 7.0.40。从下载安装包开始，包括使用 SCP 传输文件、解压文件、配置 startup.sh 脚本、启动服务到最终验证安装成功。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.首先在官网下载
链接：https://tomcat.apache.org/download-80.cgi
在这里插入图片描述
2.因为要找旧版本，所以选择Archives
在这里插入图片描述
找到对应版本，然后打开其bin目录下，下载对应服务器版本，这里选择tar.gz
在这里插入图片描述
3.将其通过SCP传到服务器（Ubuntu）上
在这里插入图片描述
4.将压缩包放到/usr/local路径下
命令：sudo cp apache-tomcat-7.0.40.tar.gz /usr/local/
在这里插入图片描述
5.解压
命令：sudo tar -zvxf apache-tomcat-7.0.40.tar.gz
在这里插入图片描述
6.进入文件夹的bin目录下修改startup.sh文件
命令：cd bin
vi startup.sh
修改处：在最后一行前加入方框内的代码
在这里插入图片描述
注意修改箭头处的内容
7.启动服务
命令：sudo ./startup.sh
8.查看网页
在这里插入图片描述
成功安装

apache-tomcat-7.0.40-64位.zip
04-25
tomcat7.0.40-64位,Tomcat是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。由于有了Sun 的参与和支持，最新的Servlet 和JSP 规范总是能在Tomcat 中得到体现，
（转）tomcat增大内存
weixin_33862514的博客
07-20 213
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
apache-tomcat-7.0.40官方安装包
05-13
apache-tomcat-7.0.40官方安装包，适用于windows 32/64bit，安装版~
apache-tomcat-7.0.40最新版32 位
05-18
官方最新版本 apache-tomcat-7.0.40版本 平台：win7 32位 和大家一起分享下！！！
apache-tomcat-7.0.40
12-30
apache-tomcat-7.0.40
Ubuntu18.0.4安装MySQL并设置ROOT用户密码
07-08
在 Ubuntu 18.0.4 上安装 MySQL 首先需要更新系统包列表，然后安装 MySQL 服务器。 1. **更新系统包列表**： ```bash sudo apt-get update ``` 2. **安装 MySQL 服务器**： ```bash sudo apt-get install ...
Ubuntu18.0.4下mysql 8.0.20 安装配置方法图文教程
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根据MySQL安装指南，发现MySQL5.7版本最高只适配到Ubuntu17.04， 而MySQL8.0最高适配到Ubuntu18.04。 地址点击下载（ 下载自官网）： 文件很小，只有34K。 二、安装mysql 1、双击打开进行安装。 这里选择mysql-...
ubuntu18.0.4安装mysql并解决ERROR 1698 (28000): Access denied for user ”root”@”localhost”
01-10
之前安装的mysql也不能用了，现在将在ubuntu18.0.4上安装mysql并将碰到的问题记录如下： 下载并安装mysql 执行语句sudo apt-get install mysql-server 因为我这里已经安装好了的，所以会出现这样的。可以通过mysql ...
ubuntu18.0.4安装mysql并解决ERROR 1698 (28000): Access denied for user ''root''@''localhost''
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本教程将详述如何在Ubuntu 18.0.4上安装MySQL，并解决在登录时遇到的"ERROR 1698 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost'"的问题。 首先，安装MySQL服务可以使用Ubuntu的包管理器`apt`。执行以下命令...
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内含tomcat7.0.40、tomcat7.0.47
08-07
内含tomcat7.0.40、tomcat7.0.47，下载后解压即可使用。
apache-tomcat-7.0.40.zip
06-10
解压缩版tomcat7,可直接配置web项目，结合eclipse或Intellij IDEA均可。
4版本apache-tomcat-6.0.37,7.0.37,7.0.40,7.0.53
08-21
4版本apache-tomcat-6.0.37,7.0.37,7.0.40,7.0.53
apache-tomcat-7.0.40免安装版（解压就行）
qq_41215938的博客
10-23 1716
apache-tomcat-7.0.40免安装版（解压就行） 百度云下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1AuQgmZ7lw44OAwD-GIDYoQ 提取码：wbbl
ubuntu安装tomcat7
weixin_33913377的博客
04-20 177
系统版本：16.04.4sudo apt-get install tomcat7直接tomcat启动提示JAVA_HOME环境没有配置sudo apt-get install oracle-java8-installer通过这个命令可以看到java安装路径：sudo update-alternatives --config java直接设置/etc/enviroment没有作用sudo...
ubuntu18下Tomcat7的下载安装和配置
qq_48175874的博客
10-30 429
因为已经安装好了JDK所以现在要从官网下载Tomcat 官网地址 下载 我选择适用于linux下的tar.gz压缩包，点击。 我选择保存文件。 将文件解压到/opt文件下 在压缩包所在的文件夹右键，在终端打开，输入（版本要和自己的Tomcat一致） sudo tar -zxvf apache-tomcat-7.0.106.tar.gz -C /opt 出现新的文件夹，关闭上一个终端， （修改一下名字）在此文件夹下打开新的终端，输入 sudo mv apache-tomcat-7.0.106 t
ubuntu18.04安装tomcat
zhane8204的博客
10-14 1325
https://blog.csdn.net/weixx3/article/details/80808484 Ubuntu18.04 安装Tomcat 8.5 环境信息： OS：Ubuntu18.04 JDK：1.8 Tomcat: 8.5.31 1.下载Tomcat 8.5.31 到Apache Tomcat®官网，选择tar.gz包下载，点击跳转： 这里写图片描述 2.安装配置 2.1...
rt-detrv3网络结构
最新发布
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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