was7.0修改端口号为80

本文详细介绍了如何在应用服务器中配置Web容器传输链,并成功增加80端口,确保了服务器同时支持HTTP访问和9080端口的正常运行。

打开was的控制台:

1、增加Web容器传输链
Servers ==> Server Types ==> WebSphere application servers
Application servers > server1 > Web container transport chains
Create New Transport Chain ==>
Transport chain name : HttpQueueInboundPort80
Transport chain template : 选择 WebContainer(templates/chains|webcontainer-chains.xml#Chain_1)
Next, ==> Create a new port
Port name : WC_Port80
Host : *
Port : 80
Next, ==> Finish

2、增加虚拟主机端口80,如果80已存在,则保留即可。
Environment ==> Virtual hosts
default_host ==> Host Aliases ==> New
Host : *
Port : 80

3、保存后重启即可

说明,这种方式增加80端口可以访问,而且9080端口仍然可以访问。

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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