JAVA基础之配置操作篇

JDK配置

1.安装JDK。

2.安装完成后,右击“我的电脑”,点击“属性”;

3.选择“高级”选项卡,点击“环境变量”;

4.在“系统变量”中,设置3项属性,JAVA_HOME,PATH,CLASSPATH(大小写无所谓),若已存在则点击“编辑”,不存在则点击“新建”;

 5.JAVA_HOME指明JDK安装路径,就是刚才安装时所选择的路径D:/java/jdk1.5.0_08,此路径下包括lib,bin,jre等文件夹(此变量最好设置,因为以后运行tomcat,eclipse等都需要依*此变量);
6.Path使得系统可以在任何路径下识别java命令,设为: %JAVA_HOME%/bin;%JAVA_HOME%/jre/bin

7.CLASSPATH为java加载类(class or lib)路径,只有类在classpath中,java命令才能识别,设为: .;%JAVA_HOME%/lib/dt.jar;%JAVA_HOME%/lib/tools.jar (要加.表示当前路径) %JAVA_HOME%就是引用前面指定的JAVA_HOME;

8.“开始”->;“运行”,键入“cmd”; 9.键入命令“java -version”,“java”,“javac”几个命令,出现画面,说明环境变量配置成功; 10.好了,打完收工。下面开始你的第一个java程序吧。

 

 

 

 

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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