eclipse远程调试

在做项目中很多时候会用到远程调试在这里与大家分享一下eclipse远程调试的方法:

Tomcat设置:

1.windows下的tomcat配置:

编辑catalina.bat,在最上边加上如下一行语句:

 set CATALINA_OPTS=-server -Xdebug -Xnoagent -Djava.compiler=NONE -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8001

tomcat设置

1.windows下的tomcat配置:

 编辑 catalina.bat ,在最上边加上如下一行语句:

 set CATALINA_OPTS=-server -Xdebug -Xnoagent -Djava.compiler=NONE -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8001

2.linux下的tomcat设置:

 编辑 catalina.sh , 在最上边加上如下一行语句:

declare -x CATALINA_OPTS="-server -Xdebug -Xnoagent -Djava.compiler=NONE -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8001"

 注意:这个地方的“=”后边需要有引号

这是在tomcat启动时设置一些虚拟机参数,使服务器允许远程连接功能,address=8001表示远程连接的端口号,可以设置成任意其他不冲突端口。

 

在eclipse中远程调试tomcat

1.启动需要远程调试的tomcat

2.将部署在tomcat项目对应的源代码导入到Eclipse

注意:项目与源代码必须对应

3.打开”Debug Configurations“对话框。

然后创建一个”Remote Java Application“Connection Type选择”Standard (Socket Attach)“Host填写localhostTomcat所在的主机地址),Port填写8001。最后点击”Apply“保存。

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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