Linux下安装JDK以及Tomcat 

本文详细介绍了如何在Linux环境下安装配置JDK和Tomcat的过程。包括从下载JDK和Tomcat安装包开始,到具体配置环境变量,直至启动和停止Tomcat服务器的全过程。

一、安装JDK

    1. 到java.sun.com下载sun的包含JDK的java_ee_sdk;
    2. 安装java_ee_sdk-5_04-linux.bin
        终端输入:./java_ee_sdk-5_04-linux.bin
        然后出现安装界面,按步骤进行安装
    3. 配置环境变量
       [root@bogon java]# vi /etc/profile
       文件尾加入:
       JAVA_HOME=/usr/local/java/sdk/jdk
       JRE_HOME=/usr/local/java/sdk/jdk/jre
       PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:JRE_HOME/bin
       CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib:

       export JAVA_HOME JRE_HOME PATH CLASSPATH

    4. 测试配置成功:
       [root@bogon java]# source /etc/profile
       [root@bogon java]# java -version
       java version "1.6.0_03"
      Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_03-b05)
      Java HotSpot(TM) Client VM (build 1.6.0_03-b05, mixed mode)


二、安装TOMCAT

  1. 下载tomcat在Linux下的安装包: apache-tomcat-6.0.14.tar.gz

  2. 复制到tomcat文件夹
      cp apache-tomcat-6.0.14.tar.gz /usr/local/tomcat

  3.  解压缩
      tar zxvf apache-tomcat-6.0.14.tar.gz
      mv apache-tomcat-6.0.14 tomcat6    //重命名

  4.  配置环境变量

     CATALINA_BASE="/usr/local/tomcat/tomcat6"
     CATALINA_HOME="/usr/local/tomcat/tomcat6"
     PATH=$PATH:$CATALINA_HOME/bin
    export CATALINA_BASE CATALINA_HOME PATH

备注1 :

启动服务器
./startup.sh

停止服务器
./shutdown.sh

查看连接
netstat -nat

查看环境变量
export

查看特定名称的环境变量
echo $JAVA_HOME

备注2:

有两种设置环境变量 PATH 的方法。
第一种适用于为单一用户设置 PATH,第二种是为全局设置 PATH。

1.在用户主目录下有一个 .bashrc 文件,可以在此文件中加入 PATH 的设置如下:

export PATH=”$PATH:/your path1/:/your path2/…..”

注意:每一个 path 之间要用 “:”分隔。

注销重启 X 就可以了。

2.在 /etc/profile中增加。

PATH="$PATH:/home/zhengb66/bin"

export PATH

如果要使得即时生效,使用 source 命令

source .bashrc

完成。

 

From:  http://blog.163.com/gywei_wucc/blog/static/117642698200941933356345/

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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