启动springboot 程序

最新推荐文章于 2022-04-03 15:05:12 发布
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博客给出了Java项目在生产环境下的后台启动命令，使用nohup让程序在后台持续运行，通过-Dspring.profiles.active=prod指定生产环境配置，启动bwt-vms-ansheng-1.0-SNAPSHOT.jar项目。

nohup java -jar -Dspring.profiles.active=prod bwt-vms-ansheng-1.0-SNAPSHOT.jar & 
 

【SpringBoot】41、SpringBoot中使用脚本命令启动、停止程序
Asurplus
01-19 21万+
我们经常部署 SpringBoot 应用，一般将应用打包成 jar 包的方式上传至服务器，通过命令启动程序，我们每次都需要去手动敲命令来控制程序的启停，容易出错，我们可以通过脚本的方式，记住一些常用的命令 1、后端启动 nohup java -jar test-1.0.jar > nohup.out 2>&1 & 启动后，并将日志输出到 nohup.out 文件中 2、修改配置启动 nohup java -jar test-1.0.jar --server.port=8081
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springboot项目启动bat脚本
04-12
"springboot项目启动bat脚本"指的是一个批处理（.bat）文件，用于自动化启动Spring Boot应用程序的过程。这种脚本大大简化了操作，使得开发者或运维人员能够便捷地启动服务，而无需手动通过命令行执行`java -jar`...
Dokcer(八)：使用Docker启动SpringBoot程序
人不风流枉少年
06-13 3107
方式一：使用Dockerfile方式 1. 创建一个SpringBoot Web工程 @RestController public class HelloController { @RequestMapping("/hello") public String hello() { return "SpringBoot With Docker"; } } 2. 使用Maven 打包 3. 编写Dockerfile文件 # 基础镜像使用java FROM ja
Linux下指定JDK版本启动SpringBoot程序的脚本
weixin_45042652的博客
08-14 1000
1.环境 Linux服务器 2.需求 因为服务器安装了多版本JDK，而Spring boot程序需要JDK8及以上的环境，所以在启动时需要设置JDK版本。 3.程序包截图 4.脚本内容 #!/bin/bash export JAVA_HOME=/user/Java/jdk1.8.0_192 export CLASSPATH=.:JAVAHOME/lib/dt.jar:JAVA_HOME/lib/dt.jar:JAVAH​OME/lib/dt.jar:JAVA_HOME/lib/tools.jar expo
Linux下指定JDK版本启动springboot程序的脚本
liuxinzhi1982的专栏
08-14 5441
1.环境 Linux服务器 2.需求 因为服务器安装了多版本JDK，而Spring boot程序需要JDK8及以上的环境，所以在启动时需要设置JDK版本。 3.程序包截图 4.脚本内容 #!/bin/bash export JAVA_HOME=/home/liuxinzhi/Java/jdk1.8.0_171 export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/d...
启动SpringBoot程序的三种方式
geren0408的博客
09-16 1572
第一种方式：直接启动，直接运行src目录下SpringbootdemoApplication这个类中的main方法，其中Springbootdemo是我的项目名称，这个类会标有@SpringBootApplication注解 @SpringBootApplication public class SpringbootdemoApplication { public static void ...
shell脚本启动springboot项目
java技术博客
09-06 2788
shell脚本启动springboot项目 参考网址: https://www.cnblogs.com/alliswell2king/p/11753289.html https://mp.weixin.qq.com/s/FMn4gbGxTh-bmnZ5cajBPA 文章目录shell脚本启动springboot项目1.快速构建springboot项目2.上传项目到测试centos服务器3.设置gitee仓库4.idea同步到远程仓库5.推送代码到远程仓库6.登录centos服务器拉去代码7.测试项目是否
SpringBoot启动程序方式（服务器启动SpringBoot）
小流至江河的博客
08-26 1689
概述 使用SpringBoot框架的方便之处就不谈了，今天介绍下SpringBoot的几种启动方式和在生产环境应该如何启动。 一、通过IDE工具（开发阶段） 通过IDE工具（Eclipse、IDEA等）运行启动类的main方法（适合开发阶段使用），第一种方法应该是同学们最熟悉的方式了，启动起来也是最容易的，只要点击运行按钮就ok，不做详细介绍了，会Java的都懂。 @SpringBo...
windows.bat脚本制作(一键启动springboot应用)
fds技术枭牛
08-19 2179
一、导读 二、demo @echo off E: cd /studysoftware/redis redis-server.exe redis.windows.conf exit
idea启动SpringBoot程序后,出现Process finished with exit code 0并不能成功运行
m0_61083409的博客
04-03 3137
前言 最近在学习SpringBoot，把视屏看了一遍，就心血来潮想先测试下；然后在IDEA中新建SpringBoot项目（maven），然后就写个标准的hello Springboot请求打开大门，然后出现 Process finished with exit code 0。 解决 通过查看pom发现里面导入了Tomcat； 1、因为SpringBoot内置有tomcat，遂注释掉run发现还是一样（Process finished with exit code 0）； 2、想起我在新建项目时使用的是w
用最简单的shell脚本启动Springboot项目
Chris的博客
10-10 2164
用最简单的shell脚本启动Springboot项目 文章目录用最简单的shell脚本启动Springboot项目代码实例主要方法1.获取当前脚本文件路径2.获取文件列表3.判断是否运行4.创建日志文件5.遍历文件列表运行jar文件总结 代码实例 #!/bin/bash # start java application springsell #获取文件路径 bin_path=`cd $(dir...
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IDEA2020.1启动SpringBoot项目出现java程序包:xxx不存在
08-11
主要介绍了IDEA2020.1启动SpringBoot项目出现java程序包:xxx不存在,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
详解SpringBoot程序启动时执行初始化代码
08-27
SpringBoot程序启动时执行初始化代码详解 SpringBoot是一个基于Java的开源框架，主要用于快速构建基于Spring的应用程序。在SpringBoot程序启动时，执行初始化代码是非常重要的步骤之一。今天，我们将详细讲解...
PSO-BP神经网络纱线质量预测
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中，纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化，纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系，进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中，传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时，往往显得力不从心。 因此，智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位，其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制，成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内，粒子群优化算法（PSO）和反向传播神经网络（BP神经网络）是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术，它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解，该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能，在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络，它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整，从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面，反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷，因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而，该方法也存在一些固有的局限性，例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时，能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度，有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络，通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整，能够在预测纱线断裂强度方面，显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集-20251116-235338.zip
01-04
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：植物实例分割数据集 图片数量： - 训练集：9,600张图片 - 验证集：913张图片 - 测试集：455张图片 总计：10,968张图片 分类类别：59个类别，对应数字标签0至58，涵盖多种植物状态或特征。 标注格式：YOLO格式，适用于实例分割任务，包含多边形标注点。 数据格式：图像文件，来源于植物图像数据库，适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型，辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发：集成至农业管理平台，提供实时植物状态识别功能，为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新：支持植物科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：标注采用YOLO格式，确保分割区域定位精确；包含59个类别，覆盖多种植物状态，具有高度多样性。 • 数据量丰富：拥有超过10,000张图像，大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO、Mask R-CNN等），可直接用于实例分割任务，并可能扩展到目标检测或分类等任务。
去广告插件FuckWeChatAdBlocker.dylib
01-04
Wechat功能增强类插件，常见包括界面优化、快捷操作、部分辅助功能入口等。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
室内物体实例分割数据集-20251117-174910.zip
01-04
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：室内物体实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：4923张图片 验证集：3926张图片 测试集：985张图片 总计：9834张图片 • 训练集：4923张图片 • 验证集：3926张图片 • 测试集：985张图片 • 总计：9834张图片 • 分类类别： 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形标注，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发：适用于训练和评估实例分割AI模型，用于精确识别和分割室内环境中的物体，如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网：可集成到智能家居系统中，实现自动物体检测和场景理解，提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互：支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务，增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育：用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学，助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性：涵盖10个常见室内物体类别，包括家具、电器、人物和日常物品，提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量：采用YOLO格式的多边形标注，确保实例分割边界的准确性，适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足：提供近万张标注图片，满足模型训练、验证和测试的需求，支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强：标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLO系列），便于快速集成到实例分割项目中，提高开发效率。
基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置（Matlab代码实现）
最新发布
01-04
基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置”展开，提出了一种结合鲁棒优化方法的双层优化模型，用于解决含可再生能源的多微网系统在冷、热、电多种能源耦合下的优化配置问题。该模型上层优化微网间储能电站的配置与服务分配，下层优化各微网内部能源设备的运行调度，旨在提升系统经济性、可靠性和对不确定性的适应能力。文中详细阐述了模型构建过程，并通过Matlab代码实现仿真验证，展示了在不同场景下系统的优化效果与鲁棒性能。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及从事微电网、综合能源系统设计与运营的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究多微网系统中储能电站的共享机制与优化配置策略；②支撑含高比例可再生能源的综合能源系统在不确定性环境下的规划与运行优化；③为科研复现与教学提供Matlab代码参考与算法实现思路。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解模型实现细节，重点关注双层优化结构的数学建模与求解方法（如C&CG算法），并尝试调整参数或场景以加深对鲁棒优化机制的理解。
胰腺癌分段与识别，利用UNet进行.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
用shell启动springboot程序，并判断已经成功
02-21
可以使用以下命令，以检查Spring Boot程序是否启动成功：`java -jar <你的jar文件名>.jar`。如果程序启动成功，您将看到类似“Started application in xxx seconds”的消息输出。
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