6、Tomcat服务器配置与管理全解析

Tomcat服务器配置与管理全解析

1. 安装Tomcat

在进行Tomcat相关操作前,首先要完成Tomcat组件的安装。具体安装操作可在练习手册中找到对应内容。

2. 理解文件系统结构

在配置Tomcat时,有两个关键的配置变量需要关注:
- CATALINA_HOME :该变量指向Tomcat安装的所有目录和文件的根目录,类似于Apache Web服务器的ServerRoot指令。同一系统上运行的所有Tomcat实例共享一个CATALINA_HOME目录。
- CATALINA_BASE :此变量用于在同一机器上运行多个Tomcat实例。在这种情况下,每个实例都有自己的CATALINA_BASE目录用于存放配置和日志文件。当仅运行单个Tomcat实例时,CATALINA_HOME和CATALINA_BASE指向同一目录。

在SUSE Linux Enterprise Server 10系统中,启动脚本会从 /etc/sysconfig/j2ee 文件读取这两个变量,并将它们传递给Tomcat。默认情况下,CATALINA_HOME指向 /usr/share/tomcat5/ ,CATALINA_BASE指向 /srv/www/tomcat5/base/

/usr/share/tomcat5/ 目录下几个重要的子目录如下:
- bin/ :包含用于管理Tomcat服务器

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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