配置并运行 Tomcat 服务器(入门整理)

本文介绍如何在Windows和Linux环境下配置并运行Tomcat服务器,包括JDK安装、环境变量配置、Tomcat启动与停止方法及常见问题解决。同时,概述了Tomcat的目录结构和Web应用的基本构成。

转自BeanSoft's Java Blog 作者刘长炯官方博客

 

配置并运行 Tomcat 服务器
1) 下载并安装对应操作系统上的 JDK 5 或者 6
http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp 记下安装路径例如: /opt/jdk15 或者 c:\jdk15.
2) 下载并安装 Tomcat 5 或者 6
http://tomcat.apache.org/
下载后的是压缩包. 解压缩到磁盘目录, 记下安装路径例如 /opt/apache-tomcat-5.5.23 或者 c:\apache-tomcat-5.5.23 .
3) 配置环境变量
Windows 2000 ~ XP:
我的电脑 -> 右键选择 "属性" -> "高级"面板 -> "环境变量"按钮-> 新建或者修改 用户变量.
需要设置:
JAVA_HOME=c:\jdk15
PATH=%JAVA_HOME%\bin;%PATH%;
CLASSPATH=.;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;
Windows 下可以不设置 CATALINA_HOME 也能使用.
查看配置结果: 新开 CMD 窗口, 键入: set JAVA_HOME
Linux:
命令行或者图形模式下改变目录到当前用户:
cd /myname #改变到当前用户目录下
ls -a #查看所有文件
vi .bash_profile # 修改当前用户环境变量文件, 或者用 gedit 文本编辑器在打开文件对话框输入 .bash_profile
在文件末尾加入下列内容(注意大小写和分隔符):
export JAVA_HOME=/opt/jdk15
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CATALINA_HOME=/opt/apache-tomcat-5.5.23
这是仅对当前用户注销后重新登录后生效, 立即生效请键入:
source .bash_profile
. 还有一种办法需要 root 权限, 修改 etc/profile 加入和上面相同的内容, 注销后生效.
4) 启动和停止 Tomcat.
Windows:
%CATALINAE_HOME%\bin\startup.bat 启动后会出现一个新的标题为 Tomcat 的窗口, 关闭后进程就结束了.
%CATALINAE_HOME%\bin\shutdown.bat 正常停止 Tomcat
打开 IE 键入 http://localhost:8080/ 看到欢迎页面即成功.
Linux:
$CATALINAE_HOME/bin/startup.sh 启动 Tomcat
$CATALINAE_HOME/bin/shutdown.sh 停止 Tomcat
打开 Mozilla 键入 http://localhost:8080/ 看到欢迎页面即成功.
手工杀死进程用:
ps -ef | grep java
kill -9 <进程ID>
日志查看:
tail -f $CATALINAE_HOME/logs/catalina.log
启动后的输出信息都类似:
Using CATALINA_BASE: E:\_Tarena\server\apache-tomcat-5.5.23
Using CATALINA_HOME: E:\_Tarena\server\apache-tomcat-5.5.23
Using CATALINA_TMPDIR: E:\_Tarena\server\apache-tomcat-5.5.23\temp
Using JRE_HOME: C:\Java\jdk1.7.0
重复启动后 Tomcat 会报错说明 8080 端口已被占用.
所有这些文件都是调用 java 解释器启动用 J2SE 技术编写的服务器.
5) Tomcat 目录结构
├─bin 启动和关闭Tomcat的脚本文件
├─common 在common目录下的lib, classes 目录,存放Tomcat服务器和所有web应用都能访问的类库(可以放 JDBC 驱动)
├─conf 配置文件目录
├─logs 日志目录
├─server 服务器特定的文件
├─shared
├─temp 临时文件目录
├─webapps Web 程序所在目录
│ ├─balancer
│ ├─jsp-examples
│ ├─ROOT 默认应用 http://localhost:8080/
│ ├─servlets-examples http://localhost:8080/servlets-examples
│ ├─tomcat-docs Servlet 的 javadoc 等
│ └─webdav
└─work 各种由 jsp 生成的 servlet 文件放在这个目录下
6) Web 应用的目录结构(Java EE 规范)
Web 应用程序有四个部分:
一个公开目录
一个 WEB-INF/web.xml 文件 规范规定的Web应用部署描述符
一个 WEB-INF/classes 目录 存放当前Web程序所用的类文件
一个 WEB-INF/lib 目录 存放当前Web程序所用的jar文件
WEB-INF 目录下的文件不能被客户端访问.
一个 Web 应用程序的最小的文件要求是需要一个 WEB-INF 目录和其下的 web.xml

web.xml 的最少内容:
<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>

<web-app xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee%22
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance%22
xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/j2eehttp://java.sun.com/xml/ns/j2ee/web-app_2_4.xsd%22
version="2.4">
</web-app>

 

 

linux下操作相关截图:

 

 

 

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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