linux 安装jdk tomcat

本文详细介绍了如何在Linux环境下安装配置JDK 7及Tomcat 7.0.33,包括环境变量设置与SELinux配置调整,并验证安装是否成功。

 

第一步

 

下载jdk-7u7-linux-i586.tar.gz 和 apache-tomcat-7.0.33.tar.gz

 

第二步

1)解压gz包

[root@localhost sofware_self]# tar zxvf jdk-7u7-linux-i586.tar.gz

2)将解压后的包放到 usr/local/java 中 (之前已经在/usr/local中创建了java文件夹)

[root@localhost sofware_self]# mv jdk1.7.0_07/ /usr/local/java/

 

第三步 在~/.bashrc 添加jdk 的环境变量

 

[root@localhost ~]# vim ~/.bashrc
添加的内容如下

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.7.0_07
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

 

第四部 测试

[root@localhost ~]# java -version

出现Error: dl failure on line 864
Error: failed /usr/local/java/jdk1.7.0_07/jre/lib/i386/server/libjvm.so,

because /usr/local/java/jdk1.7.0_07/jre/lib/i386/server/libjvm.so: cannot restore segment prot after

reloc: Permission denied

 

[root@localhost ~]vim /etc/sysconfig/selinux

将selinux=enforcing
改为enforcing = disabled


[root@localhost ~]# java -version

java version "1.7.0_07"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_07-b10)
Java HotSpot(TM) Server VM (build 23.3-b01, mixed mode)

至此jdk 安装成功

 

 

tomcat 解压后放到/usr/local/tomcat 中就可以启动了,不过要cd到tomcat 的bin 目录

想方便的在根目录下调用tomcat命令,需要设置一下环境变量

 

第一步

[root@localhost ~]# vim ~/.bashrc

export CLASSPATH=$CLASSPATH:%JAVA_HOME/lib/tools.jar
export TOMCAT_HOME=/usr/local/tomcat/apache-tomcat-7.0.33
export CATALINA_HOME=$TOMCAT_HOME

 

第二部 启动

[root@localhost ~]# catalina.sh start

第三部测试

curl http://localhost:8080
就会看到终端中显示


<!DOCTYPE html>


<html lang="en">
<head>
<title>Apache Tomcat/7.0.33</title>
<link href="favicon.ico" rel="icon" type="image/x-icon" />
<link href="favicon.ico" rel="shortcut icon" type="image/x-icon" />
<link href="tomcat.css" rel="stylesheet" type="text/css" />
</head>

<body>
。。。。。

内容 tomcat 安装就成功了

 

 

【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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