tomcat 建立虚拟目录管理文件

本文介绍如何在Tomcat 6和Tomcat 7中配置虚拟目录。通过修改web.xml和server.xml文件,设置本地文件路径,并创建相应的目录,实现文件的远程访问。

tomcat 建立虚拟目录管理文件,以tomcat6、tomcat7为例

1. 开启虚拟目录

    找到tomcat的conf目录下web.xml文件,打开,找到下面的地方把listings 的false改为true

 

   
<servlet>
        <servlet-name>default</servlet-name>
        <servlet-class>org.apache.catalina.servlets.DefaultServlet</servlet-class>
        <init-param>
            <param-name>debug</param-name>
            <param-value>0</param-value>
        </init-param>
        <init-param>
            <param-name>listings</param-name>
            <param-value>true</param-value>
        </init-param>
        <load-on-startup>1</load-on-startup>
    </servlet>

 



2. 设置目录在本地路径

    找到tomcat的conf目录下server.xml文件,打开,在文件最后面(一般情况)标签内加入红色部分

 

 <Context path="/temp" docBase="D:\apache-tomcat-6.0.29-new\webapps\temp\"/>

 

 <Host name="localhost"  appBase="webapps"
            unpackWARs="true" autoDeploy="true"
            xmlValidation="false" xmlNamespaceAware="false">

        <!-- SingleSignOn valve, share authentication between web applications
             Documentation at: /docs/config/valve.html -->
        <!--
        <Valve className="org.apache.catalina.authenticator.SingleSignOn" />
        -->

        <!-- Access log processes all example.
             Documentation at: /docs/config/valve.html -->
        <!--
        <Valve className="org.apache.catalina.valves.AccessLogValve" directory="logs"
               prefix="localhost_access_log." suffix=".txt" pattern="common" resolveHosts="false"/>
        -->
				<Context path="/temp" docBase="D:\apache-tomcat-6.0.29-new\webapps\temp\"/>
      </Host>

 

3. 然后在tomcat的webapps目录下建立一个temp目录,拷贝一个文件temp.txt到目录中,启动tomcat ,在浏览器栏输入 : http://localhost:8080/temp/temp.txt,浏览器就提示下载或者显示文件了。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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