tomcat 域名绑定和多项目发布

本文详细介绍了如何在Tomcat的conf/service.xml中配置域名绑定、项目路径及上下文设置等。通过具体示例展示了如何设置不同的应用路径以及解决启动过程中遇到的问题。

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在tomca目录下conf/service.xml里配置如下代码: 

<Host name="www.abcd.com"  appBase="webapps"
            unpackWARs="true" autoDeploy="true"
            xmlValidation="false" xmlNamespaceAware="false">
        <Context docBase="Drink" path=""  reloadable="true" />
        <Context docBase="drinkbbs" path="bbs"  reloadable="true" />
        <!-- SingleSignOn valve, share authentication between web applications
             Documentation at: /docs/config/valve.html -->
        <!--
        <Valve className="org.apache.catalina.authenticator.SingleSignOn" />
        -->

        <!-- Access log processes all example.
             Documentation at: /docs/config/valve.html -->
        <!--
        <Valve className="org.apache.catalina.valves.AccessLogValve" directory="logs" 
               prefix="localhost_access_log." suffix=".txt" pattern="common" resolveHosts="false"/>
        -->

      </Host>

其中 host的name 后面是绑定的域名。 appBase 后面是指定项目的路径,tomcat里默认为webapps。

Context 里的docBase后面指定的是你项目的路径,比如第一个Context和前面的结合就是webapps/Drink 。path后面为空则在你输入www.abcd.com的时候直接就招到了Drink这个路径下面的项目。第二个Context 的path后面加个bbs,就相当于当你输入www.abcde.com/drinkbbs的时候就找到了drinkbbs这个路径下面的项目。

还有点不是很明白,这个path的意思。

      此外,在启动的时候曾经出此案过no default web.xml的异常,原因是tomcat下面conf/web.xml文件丢失。

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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