在eclipse + MyEclipse+tomcat下配置建立J2EE工程环境

本文详细介绍如何在Eclipse和MyEclipse环境下配置Tomcat,完成J2EE项目的搭建过程。涉及JDK、Eclipse、MyEclipse及Tomcat等软件的安装与设置,以及如何创建Web工程。

在eclipse + MyEclipse+tomcat下配置建立J2EE工程
环境需要:
1.JDK1.5.0.6;//我用的 jdk-1_5_0_04-windows-i586-p.exe
2.eclipse3.1.2_SDK;  //我用的eclipse-SDK-3.2.2-win32.zip
3.MyEclips4.1.1;  //我用的MyEclipse 5.1.1 GA
4.apache-tomcat-5.5.16;//我用的 jakarta-tomcat-5.0.28.exe
5.tomcat插件   tomcatPluginV32beta3.zip
配置方法:
1.安装:JDK1.5.0.6;如:D:\Study\jdk1.5.0_06;
2.解压:eclipse3.1.2_SDK;如:D:\JavaStudy\eclipse;
3.解压:MyEclips4.1.1(有可能是更高版本);如:D:\JavaStudy\MyEclipse;
4.安装:apache-tomcat-5.5.16;如:D:\JavaStudy\apache-tomcat-5.5.16;
 将下载的tomcatPluginV31解压缩到Eclipse安装目录的plugins目录下
5.设置内存:D:\JavaStudy\eclipse下面的eclipse.ini文件的-vmargs、-Xms256m、-Xmx512m;这里的

Xms256m是eclipse可以使用的最小内存数;Xmx512是eclipse可以使用的最大内存数;这里的值根据系统

的配置而定;

如果启动程序时弹出的警告框
A java runtime environment(jre)or java development kit (jdk)must be available in order to

run eclipse.no java virtual machine was found after searching the following locations;
D:\eclipse\jre\bin=javaw.exe
'javaw.exe'in you current PATH

则打开配置文件,在前面加上
-vm
D:\Study\jdk1.5.0_06jdk1.5.0_04\jre\bin\javaw.exe  //这是你jdk中javaw.exe地址

6.配置MyEclipse:启动Eclipse-->Help-->Sofware Updates-->Manage Configuration -->Eclipse

Platform上面右键-->ADD-->Extension Location;找到"D:\JavaStudy\MyEclipse";重新启动Eclipse;在

标题栏里就多了一个MyEclipse的选项;

7.配置Tomcat:启动Eclipse-->window-->preference-->MyEclips-->application Servers-->Tomcat

5-->Enable-->Tomcat Home Directory;找到Tomcat的安装目录"D:\JavaStudy\apache-tomcat-5.5.16";

8.配置字符编码:启动Eclipse-->window-->preference-->General-->Content Types-->text然后在

Default encoding中输入UTF-8-->update;依次把Java Properties File和一下的字符编码都update为

UTF-8;

9.myeclipse注册:到网上找到注册机,输入用户名产生注册码
在Eclipse->Windowns->Preferences->MyEclipse->Subsription
里面输入注册码。

over,环境配置好了。  环境需要下好后配置按照步骤做很容易搞定了,不清楚的地方google下。

 

File->new project->j2ee projects->web project 就建好了一个web工程.在里面new一个jsp文件就以开工了.开启tomcat("那只小猫")后就可以在编辑窗口下点IE Preview观看效果.

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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