tomcat绑定域名

有天晚上,有一个网友加我为好友,问我关于tomcat绑定域名的方法。说实话,他那个是花生壳的免费域名,我用过,但是我用的时候是有端口号和项目名称的,那天晚上我就在想,既然域名都可以去掉端口号和项目名称(也就是直接访问域名即可),那么花生壳也是可以的。所以我就在家试了试用免费的花生壳来绑定我的项目会是什么样的。你还别说,还真的就好用了。下面我给大家讲一下花生壳绑定域名的使用方法(其实和域名的绑定方法大同小异)。

1. 如果你要想用花生壳这个免费的动态域名的话,那你必须要去花生壳的官方网站下载花生壳这款软件。下载地址:http://www.oray.cn/peanuthull/download/PhDDNS_pconline.rar然后安装该软件。

2. 然后去花生壳网站注册一个用户名密码,这我就不多说了。

3. 在服务器端登陆花生壳。(花生壳是动态抓取服务器的IP,所以不用和机房托管一样必须有一个静态的Ip地址。)

4. 首先把服务器的局域网的IP给固定好,然后在路由里面进行映射。具体的映射方法:

1).首先找到虚拟服务器的这项,点击新增条目以后会有:服务端口号、IP地址、协议、状态、常用服务端口号。我们只需在这里IP地址(服务器的局域网IP),协议选择ALL(有的路由好像没有这项,那就不需要填写了),状态选择生效,常用服务端口号选择HTTP或者WEB即可。这时默认的端口号为80。当常用服务端口号没有HTTP或者WEB这项时,可以选择DNS,然后手动把端口号改成80。点击生效。保存即可。

2).在动态DNS那选择花生壳,输入刚刚注册的花生壳用户名和密码,选择标准及保存即可。

5. 映射和花生壳都配置好了以后,下面是对我们tomcat里面的项目进行配置了。找到server.xml文件,把端口号改为80,然后修改<Host name="域名" debug="0" appBase="webapps" unpackWARs="true" autoDeploy="true" xmlValidation="false" xmlNamespaceAware="false"><Context docBase="项目名" path=""  reloadable="true" ></Host>域名处为花生壳给的免费的动态域名,填写上以后保存即可。

6.当然,我们还可以拥有多个免费的域名,大家只要在花生壳网站的域名管理那注册免费域名即可(用已有的账号登陆,),这样你本地的花生壳就会拥有多个免费的域名。而且如果想把这些免费的域名都绑定到项目上,其实做法和第五步骤一样,只不过是多了几个<Host name="域名" debug="0" appBase="webapps" unpackWARs="true" autoDeploy="true" xmlValidation="false" xmlNamespaceAware="false"><Context docBase="项目名" path=""  reloadable="true" ></Host>而已。

这时在IE地址栏输入http://域名时,是不是就会出现你所做的项目了,而且你把这个链接发给你的同事,朋友,他们也会访问到你的项目的。没事的时候试试看

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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