linux下安装jdk

原文链接:https://juejin.im/post/5bb810ace51d451a3f4c372e

 

1.在usr目录下建立java安装目录



cd /usr


mkdir java

 

2.将jdk-8u60-linux-x64.tar.gz拷贝到java目录下



cp /mnt/hgfs/linux/jdk-8u60-linux-x64.tar.gz /usr/java/

 

3.解压jdk到当前目录



tar -zxvf jdk-8u60-linux-x64.tar.gz


得到文件夹 jdk1.8.0_60
 

4.编辑配置文件,配置环境变量



vim /etc/profile


添加如下内容:JAVA_HOME根据实际目录来
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_60
CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export PATH JAVA_HOME CLASSPATH



 

5.重启机器或执行命令 :source /etc/profile



sudo shutdown -r now

 

6.查看安装情况

java -version


java version "1.8.0_60"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_60-b27)
Java HotSpot(TM) Client VM (build 25.60-b23, mixed mode)



 

可能出现的错误信息:



bash: ./java: cannot execute binary file


出现这个错误的原因可能是在32位的操作系统上安装了64位的jdk,
查看jdk版本和Linux版本位数是否一致。
查看你安装的Ubuntu是32位还是64位系统:
sudo uname --m
i686 //表示是32位
x86_64 // 表示是64位

 



 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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