Ubuntu下搭建JavaEE开发环境

Ubuntu下搭建Java开发环境:一步步实现编程环境 在Eclipse中,选择“File(文件)”>“New(新建)”>“Java Project(Java项目)”来创建一个新的Java项目。通过安装JDK,设置JAVA_HOME环境变量,安装集成开发环境(IDE)以及编写和运行Java程序,您可以开始在Ubuntu上进行Java编程。接下来,右键单击项目文件夹,选择“New(新建)”>“Class(类)”来创建一个新的Java类。您已成功在Ubuntu上搭建了Java开发环境,并编写并运行了一个简单的Java程序。步骤4:编写并运行Java程序。 阅读详情
Ubuntu下搭建JavaEE开发环境


JavaEE是一个非常优秀的Web框架,包含了JSP,Servlet等,今天我们介绍如何在Ubuntu下搭建JavaEE开发环境:



1.
在http://www.eclipse.org/downloads/?osType=linux下载Eclipse IDE for Java EE,其中集成了包含Java EE插件的Eclipse IDE,我的版本是Eclipse Indigo,大概211M左右



2.
解压,直接就是一个文件夹,运行其中的eclipse即可。当然也可以创建一个桌面启动器,和Windows中的快捷方式是一样的。可以把这个文件夹放在任何地方。像本人先前已经安装了Eclipse IDE for Java SE,但这两个不会冲突。



如下图:





3.
现在我们需要一个Web服务器,当然首选就是Tomcat:
在http://tomcat.apache.org/下载Tomcat的已经编译好的映像文件,我的是Tomcat 7.0.27 Released



4.
解压Tomcat到任何一个目录,这样Tomcat就安装好了




5.
下面我们新建一个Web项目来测试:
打开Eclipse,自动弹出对话框,设置workspace路径:
如下图:





6
选择File-->New-->Dynamic Web Project
在弹出的对话框中输入Project Name,这里输入HelloWorld
在Target runtime中设置我们的Tomcat服务器,具体方法是:
点击右侧的New Runtime...按钮,选择Apache Tomcat v7.0
如图




点击Next,在Tomcat installation direction中填入我们的Tomcat所在目录,然后点击Finish




设置完成后如下图所示:






7.
点击Next,设置源文件目录,这里保持默认,再点击Next,这里是设置根目录的,我们也保持默认,不过需要勾选"生成web.xml",这样项目会自动帮我们创建web.xml(当然,也可以之后手动创建,效果是一样的),如下图所示:





点击Finish即可




8.
在Eclipse下方的Servers选项卡中点击"new server wizard",如下图:





点击Next按钮,将左侧的HelloWorld添加到右侧,如下图所示(这一步很重要,不能忘记!!!):





如果已经执行过"new server wizard"了,只需右键选择"Add and Remove..."即可



点击Finish即可



9.
在Server选项卡中会新出现一项"Tomcat v7.0 Server",右键它,选择Start,这样Tomcat服务器就启动起来了,如下图:





在Console选项卡中输出的信息如下:







10.
下面我们新建一个JSP文件:
在Project Explorer的Web Content右键选择New-->JSP File,输入test.jsp
点击Next,保持默认的"New JSP File(html)",点击Finish即可




11.
在test.jsp中输入以下内容:

test.jsp

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
    pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>Insert title here</title>
</head>
<body>
<%
  out.println("1 + 1 = " + (1 + 1));
%>
</body>
</html>




12.

在浏览器中输入http://localhost:8080/HelloWorld/test.jsp,如下所示,说明一切正常。






上面只是一个简单的JSP文件,下面我们新建一个Servlet来测试:



1.
在HelloWorld的Web Content右键选择New-->Other-->Web-->Servlet,按下图设置:






2.
点击Next,保持默认,再点击Next,主要是设置一些方法的,也保持默认,点击Finish,如下所示:







3.
修改Hello.java的doGet和doPost方法如下:
Hello.java
package com.test.firstweb.hello;

import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;

import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation.WebServlet;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

/**
 * Servlet implementation class Hello
 */
@WebServlet("/Hello")
public class Hello extends HttpServlet {
	private static final long serialVersionUID = 1L;
       
    /**
     * @see HttpServlet#HttpServlet()
     */
    public Hello() {
        super();
        // TODO Auto-generated constructor stub
    }

	/**
	 * @see HttpServlet#doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
	 */
	protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
		// TODO Auto-generated method stub
		request.setCharacterEncoding("UTF-8");
		response.setCharacterEncoding("UTF-8");
		response.setContentType("text/html");
		
		PrintWriter out = response.getWriter();
		
		/* 输出到客户端 */
		out.println("<html>");
		out.println("<head><title>Servlet test</title></head>");
		out.println("<body>");
		out.println("<form action = '" + request.getRequestURI() + "' method = 'post'>");
		out.println("请输入您的名字:<input type = 'text' name = 'name' />");
		out.println("<input type = 'submit' />");
		out.println("</form>");
		
		String name = request.getParameter("name");
		
		if( (name != null) && (name.trim().length() > 0) )
		{
			out.println("您好, <b>" + name + "</b>. 欢迎来到Java Web世界!");
		}
		
		out.println("</body>");
		out.println("</html>");		
	}

	/**
	 * @see HttpServlet#doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
	 */
	protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
		// TODO Auto-generated method stub
		doGet(request, response);
	}

}




4.
Servlet创建好了,但此时无法找到这个Servlet,因为我们需要在web.xml中声明该Servlet:

其中<servlet-name>是这个Servlet的类名,

<servlet-class>是这个Servlet所在的完整包名和类名,也就是我们之前创建Servlet时在Java package中输入的内容后加类名

<url-patter>是任意的,比如为/servlet/Hello,则在浏览器中输入http://localhost:8080/HelloWorld/servlet/Hello会访问到这个Servlet
web.xml:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:web="http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_2_5.xsd" xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_3_0.xsd" id="WebApp_ID" version="3.0">
  <display-name>HelloWorld</display-name>
  <welcome-file-list>
    <welcome-file>index.html</welcome-file>
    <welcome-file>index.htm</welcome-file>
    <welcome-file>index.jsp</welcome-file>
    <welcome-file>default.html</welcome-file>
    <welcome-file>default.htm</welcome-file>
    <welcome-file>default.jsp</welcome-file>
  </welcome-file-list>

  <servlet>
    <servlet-name>Hello</servlet-name>
    <servlet-class>com.test.firstweb.hello.Hello</servlet-class>
  </servlet>
  
  <servlet-mapping>
    <servlet-name>Hello</servlet-name>
    <url-pattern>/servlet/Hello</url-pattern>
  </servlet-mapping>

</web-app>






5.
重启Tomcat服务器(任何修改了web.xml后都必须重启服务器)





6.
在浏览器中输入http://localhost:8080/HelloWorld/servlet/Hello
如下所示:









至此,我们的JavaEE开发环境搭建完毕!




完成!
在Ubuntu上配置Java环境 要在Ubuntu上配置Java环境,首先需要安装Java Development Kit(JDK)。JDK是Java开发的核心工具包,包括Java编译器(javac)和Java运行时环境(JRE)等组件。至此,您已成功在Ubuntu上配置了Java环境,并能够编译和运行Java程序。通过这样的配置,您可以开始进行Java编程,并利用Java开发丰富的生态系统进行应用程序开发。安装JDK后,需要配置系统的环境变量,以便系统能够正确地找到Java的安装路径。打开终端,进入保存Java文件的目录。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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