eclipse下tomcat服务器环境的搭建

本文详细介绍如何在Eclipse环境中配置Tomcat服务器,包括下载安装Eclipse和Tomcat,设置环境变量,安装Tomcat插件及在Eclipse中启动Tomcat的步骤。

环境变量参考文章:

http://www.cnblogs.com/mingforyou/archive/2012/04/04/2432025.html

http://blog.youkuaiyun.com/lijiazhi1987/article/details/2742181   注意此篇文章中环境变量中的/应该全部改为\

http://wenku.baidu.com/view/fc6be5d628ea81c758f578f7.html


1.环境准备

下载 Eclipse for j2ee版本   http://www.eclipse.org/downloads/

tomcat7.0.37    http://tomcat.apache.org/download-70.cgi

eclipse的tomcat插件   http://www.eclipsetotale.com/tomcatPlugin.html

2.下载Tomcat7.0.37

step1:进入tomcat下载页面,选择32-bit Windows zip(pgp,md5)这个版本进行下载,并且解压到对应的文件夹

step2:双击D:\android work\tomcat所在目录\bin下的“startup.bat”启动Tomcat,启动成功后显示界面如下:

Step3:在浏览器输入http://localhost:8080/,会出现如下所示的视图

step4:双击D:\android work\tomcat所在目录\bin下的“startdown.bat”,停止Tomcat


3.设置tomcat的环境变量

computer-〉properties-〉advanced-〉environment variables进入设置环境变量的界面

在系统变量中添加如下环境变量

CATALINA_HOME  D:\android work\web\tomcat7.0       Tomcat安装包所在的路径

CATALINA_BASE   D:\android work\web\tomcat7.0

TOMCAT_HOME D:\android work\web\tomcat7.0

CLASSPATH %CATALINA_HOME%\ lib\servlet.jar

Path %CATALINA_HOME%\bin

CLASSPATH  %CATALINA_HOME%\lib\servlet.jar;


4.eclipse中加入tomcat插件,直接可以在eclipse中打开和关闭tomcat

step1:从http://eclipsetotale.com/tomcatPlugin.html中下载tomcatPluginV33.zip tomcat插件 

step2:将下载后的tomcatPluginV33.zip解压到Eclipse中的“eclipse\plugins”中

step3:重新启动eclipse,工具栏会出现小猫的tomcat图标

step4:从eclipse中启动tomcat,具体过程如下

第一步:选择eclipse的Windows-〉Preferences-〉Tomcat

           选择Tomcat version为Version7.x(对应自己下载的tomcat版本)

            设置Tomcat的目录Tomcat home的路径填上

第二步:单击Tomcat下的Advanced,设置Tomcat base的路径

此时单击OK,完成配置

第三步,测试Eclipse中的Tomcat,单击Eclipse工具栏中start tomcat按钮启动tomcat,对应显示图片如下

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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