Tomcat安装配置图解

本文档提供了Tomcat安装和配置的详细过程,包括软件下载、JDK的安装配置以及Tomcat的具体安装配置步骤。

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来自:http://help.finereport.com/doc-view-955.html

1. 软件的下载编辑

在安装配置之前,首先需要下载需要的软件,如我们这边使用 jdk1.7tomcat7.0.62

2. jdk的安装与配置编辑

2.1 配置环境变量
解压(安装)jdk,假设安装完成后为 D:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79具体情况以用户具体安装路径为准。
打开环境变量,操作流程为右键 这台电脑>属性>高级系统设置>环境变量,如下图所示:
环境变量窗口中的 系统变量栏中新增或修改三个变量 java_home、path、classpath(大小写都可以)
java_home指明jdk安装路径,本例中值为: D:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79
classpath为java加载类(class or lib)路径,只有类在classpath中,java命令才能识别,设为:
.;%java_home%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar (要加.表示当前路径)
path使得系统可以在任何路径下识别java命令, 如果path原来已有值,则添加路径;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin 否则在路径前加 . 。
图片描述如下:

2.2 测试jdk是否安装成功
如上所述,jdk已经配置完成了,下面来检验一下是否配置成功
单击 开始>运行,输入 cmd,运行。
输入 java、javac、java -version进行测试,不报错则说明安装成功

3. tomcat的安装和配置编辑

3.1 tomcat的安装配置
解压(安装)tomcat,假设安装完成后为 D:Program Files\Apache Software Foundation\Tomcat 7.0具体情况以用户具体安装路径为准。
3.2 测试tomcat是否可以使用
运行 D:Program Files\Apache Software Foundation\Tomcat 7.0\bin下的 Tomcat7.exe
在浏览器中输入地址 http://localhost:8080 ,出现tomcat欢迎页面则说明配置成功


内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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