Tomcat

本文详细介绍了在Linux环境下安装配置JDK 1.8和Tomcat 8的过程,包括解压安装包、设置环境变量、授权、启动程序及验证步骤。

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1,我们先要准备安装包(jdk-8u60-linux-x64.tar.gz
apache-tomcat-8.0.27.tar.gz apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz )着3个安装包
2,将jdk-8u60-linux-x64.tar.gz解压并做软连接:
tar xf jdk-8u60-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
ln -s /usr/local/jdk1.8.0_60 /usr/local/jdk
3,在/etc/profile文件中加入一下东西;
(1)echo -e “export JAVA_HOME=/usr/local/jdk\nexport PATH=JAVAHOME/bin:JAVA_HOME/bin:JAVAHOME/bin:JAVA_HOME/jre/bin:KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '\nexport' at position 5: PATH\̲n̲e̲x̲p̲o̲r̲t̲ ̲CLASSPATH=.CLASSPATH:JAVAHOME/lib:JAVA_HOME/lib:JAVAHOME/lib:JAVA_HOME/lib/tools.jar” >> /etc/profile
(2)source /etc/profile(立即刷新让变量立刻生效)
4;检查是否安装成功
which java
/usr/local/jdk/bin/java (出来这个就表示成功了)
5;解压安装Tomcat,并做软连接
tar xf apache-tomcat-8.0.27.tar.gz -C /usr/local/
ln -s /usr/local/apache-tomcat-8.0.27/ /usr/local/tomcat
6;配置Tomcat环境变量
echo ‘export TOMCAT_HOME=/usr/local/tomcat’ >> /etc/profile
7;对jdk及Tomcat安装目录递归授权root
chown -R root.root /usr/local/jdk/ /usr/local/tomcat/
8;检查环境变量配置情况
tail -4 /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export PATH=JAVAHOME/bin:JAVA_HOME/bin:JAVAHOME/bin:JAVA_HOME/jre/bin:PATHexportCLASSPATH=.PATH export CLASSPATH=.PATHexportCLASSPATH=.CLASSPATH:JAVAHOME/lib:JAVA_HOME/lib:JAVAHOME/lib:JAVA_HOME/lib/tools.jar
export TOMCAT_HOME=/usr/local/tomcat
9;启动程序
/usr/local/tomcat/bin/startup.sh
10;我们可以使用ss命令过滤java查看是否启动
ss -antup | grep javatcp LISTEN 0 100 :::8080 ::: * users:((“java”,1323,46))
tcp LISTEN 0 1 ::ffff:127.0.0.1:8005 ::: * users:((“java”,1323,67))
tcp LISTEN 0 100 :::8009 ::: * users:((“java”,1323,51))
11;接下来就可以去网页上使用IP地址加端口号去打开Tomcat了
例如: 127.0.0.1:8080

(如果网页没有找到,请先关闭防火墙后再尝试)

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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