手工完成java项目(二)——web项目

本文详细介绍了Java Web项目的目录结构、编译过程及发布方法,包括如何使用src、webapps、lib目录进行文件组织,以及通过命令行进行编译和发布至本地或远程服务器的步骤。

1.建如下目录

  ----testweb
             ----src
                   ----cn
                       ----jun
                           ----servlet
                              ----TestServlet.java
             ----webapps
                      ----index.html
                      ----result.jsp
                      ----WEB-INF 
                            ----classes
                                  ----cn
                                      ----jun
                                          ----servlet
                                             ----TestServlet.class
                            ----lib
                            ----web.xml
             ----lib

 

 

 

 

 

 

  注:src:是存放java原文件的
     webapps:存放要web项目发布时的所有文件
     lib:存放所需的jar包,主要是方便编译(和WEB-INF下的lib是存放项目引用的jar包,但不包括jsp,servlet所需的一些jar包,因为如果他包含的jar包和tomcat中的lib下的jar包重复会报错)
     关于web.xml,result.jsp,index.html,TestServlet.java的具体代码见附件
 
2.编译
  先切换到testweb目录下
  用命令:javac -d webapps/WEB-IN/classes -cp lib/servlet-api.jar;lib/mytest2.jar src/cn/jun/servlet/*.java
     注:  -cp是指java文件所用到的jar包,有多少就以“;”隔开列多少,我这里只有一个java文件只用到了servlet-api.jar和mytest2.jar 两个jar包
 
3.发布
  有三种方式,如下
     第一种:直接复制webapps目录到tomcat根目录下的webapps,并将该webapps文件夹改名testweb,这样就http://127.0.0.1:8080/testweb/可以直接访问
    
     第二种:修改Tomcat\conf\server.xml ,server.xml中的<host></host>直接加入如下配置
        <Context path="/testweb" reloadable="true" docBase="D:\workspace\testweb\webapps" workDir="D:\workspace\testweb\work" >
                <Logger className="org.apache.catalina.logger.SystemOutLogger" verbosity="4" timestamp="true"/>
        </Context>
        其中docBase是指项目所在目录,workDir是指编译的jsp文件存放的目录,当前项目并没有,因此这里可以为空,tomcat会默认存放在tomcat下的\work\Catalina\localhost目录下
    
     第三种: 打成war包,然后放到tomcat根目录下的webapps下,其实这个方法和第一种是一样的,tomcat会在运行的时候将war包解压,不过打成war包后方便发布
         打war包:   先到dos窗口中切换到testweb\webapps目录下,然后命令  jar cvfM testweb.war ./ .
 
 
小结:这两篇文章的目的是加深对java项目的理解,实际操作当然还用IDE工具
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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