TOMCAT源码一(构建Eclipse工程)

本文详细介绍了如何从Apache官方网站下载Tomcat7源码,配置Ant环境,通过Ant构建Eclipse工程,以及启动和配置Tomcat的过程。

 

1、下载tomcat7源码,进入官方网站http://tomcat.apache.org/download-70.cgi,在底部Source Code Distributions处选择源码下载,并解压,如我的放置路径E:\tomcat_source\source7.0

 

2、构建eclipse工程,如下:

       [1] 下载并配置AntAnt直接上官网下载,然后配置环境变量:新建ANT_HOME变量,值为ant放置路径,如D:\software\ant1.8.4“,PATH变量添加%ANT_HOME%/bin; %ANT_HOME%/lib

       [2] 编译时要依赖一些包,ant在执行过程中会去下载。首先进入tomcat源码目录(如E:\tomcat_source\source7.0),将build.properties.default 改为build.properties找到base.path=/usr/share/java这个路径,修改为tomcat源码路径,如base.path=E:/tomcat_source/source7.0

       [3] doc进入tomcat源码目录,运行ant ide-eclipse,构建eclipse工程,运行过程中会自动下载依赖包。

       [4] 设置Eclipse变量,打开Preferences 对话框,进入Java->Build Path->Classpath Variables新增两变量,分别为TOMCAT_LIBS_BASE,及ANT_HOMETOMCAT_LIBS_BASE设置为build.properties中的base.path的值,ANT_HOMEant的安装路径,如下图

 


 

       [5] 最后在Eclipse中导入tomcat源码工程File->Import and choose Existing Projects into Workspace即可

       [6] Tomcat启动,打开eclipseRun->Run Configurations对话框,默认即可看到start-tomcatstop-tomcat,选中start-tomcat点击右下角的Run按钮即可启动tomcat,如下图


也可自定启动及停止方法的VM参数,但Main class参数必须填org.apache.catalina.startup.BootstrapVM arguments填上build的输出地址-Dcatalina.home=E:\tomcat_source\source7.0\output\build

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有定的MATLAB编程基础。
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