jdk环境变量配置

本文详细介绍如何安装JDK并配置环境变量,包括JAVA_HOME、classpath及path等关键设置步骤,确保开发者能在任意路径下使用java和javac命令。

进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:

1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-6u14-windows-i586.exe

2、安装jdk-6u14-windows-i586.exe

3、配置环境变量:右击“我的电脑”-->"高级"-->"环境变量"

1)在系统变量里新建JAVA_HOME变量,变量值为:C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_14(根据自己的安装路径填写)

2)新建classpath变量,变量值为:.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar

3)在path变量(已存在不用新建)添加变量值:%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin(注意变量值之间用“;”隔开)

4、“开始”-->“运行”-->输入“javac”-->"Enter",如果能正常打印用法说明配置成功!

补充环境变量的解析:

JAVA_HOME:jdk的安装路径

classpath:java加载类路径,只有类在classpath中java命令才能识别,在路径前加了个"."表示当前路径。

path:系统在任何路径下都可以识别java,javac命令。



参考:http://www.cnblogs.com/nicholas_f/articles/1494073.html

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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