24、应用部署指南:本地与远程Tomcat部署全解析

应用部署指南:本地与远程Tomcat部署全解析

在软件开发过程中,应用部署是至关重要的环节。本文将详细介绍如何通过Ant工具将应用部署到本地和远程的Tomcat 4.x服务器,同时会介绍邮件分发以及使用 <antcall> 任务实现多目标部署的方法。

1. 邮件分发部署

邮件分发是一种常见的部署方式,可将应用的源文件分发给相关人员。以下是使用Ant进行邮件分发的配置示例:

<property name="deploy.projectname" value="antbook" />
<property name="deploy.mail.server" value="localhost" />
<property name="deploy.mail.sender" 
    value="support-never-reads-this@example.org" />
<target name="deploy-to-mail"
  depends="create-tarfile,create-src-zipfile">
  <property file="recipients.properties" />  
  <mail 
    from="${deploy.mail.sender}"
    bcclist="${deploy.mail.ziprecipients}"
    mailhost="${deploy.mail.server}"
    subject="new source distribution
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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