JAVA环境搭建(Win10和CentOS7)

本文详细介绍了如何在Windows 10环境下安装配置Java环境,包括JDK与JRE的安装及环境变量配置,并提供验证安装是否成功的测试方法。此外,还简述了基于CentOS 7的Java安装流程,从安装Java包到配置环境变量的全过程。

基于Win10的Java环境安装

虽然上一篇博客烂尾了,但还是想在闲下来的时间写一些这篇博客,提到上一篇博客,我想到基于CentOS7的Java安装上一篇也有一点点的描述。

实验环境:

1、Win10(主机)

2、歌曲100首


实验步骤

1、下载JDK,JRE

(1)访问Java官网

(2)下载JDK
(3)下载JRE,在官网的主页有,步骤一样

2、安装JDK,JRE

在安装过程,就跟普通软件安装没什么区别,只是需要注意以下两点。

一般下载的文件(指JDK,JRE)都在同一个文件里面,那么我们在安装JDK的过程中,他会调用JRE的安装程序,因此,我们不必再单独安装JRE

注:JDK和JRE要存放在两个不同且空的文件夹里面,这两个文件夹可以放在一个文件里面,便于管理,也便于接下来配置Java环境。例:

3、配置Java环境(重点)

主要步骤:

1、我的电脑——右键——属性——高级系统设置——环境变量

2、添加环境变量(注意是在上面添加,用户那一栏)

3、修改环境变量(注意是在系统变量中修改)

最后逐步点击确定即可,最后可以测试安装成功与否。

使用cmd测试:


4、安装Eclipse

这个软件直接在各种软件管家里面都有,就不再累述。这个软件就是一个开发环境,Java可以在记事本中写,然后利用cmd去直接运行。


基于CentOS7的Java配置

1、安装Java的rpm文件

(1)使用命令yum list java*查看网上有哪些java的安装包。

(2)yum -y install java-1.7.0-openjdk*         #安装Java1.7.0的包

(3)我们可以在/usr/lib/jvm目录下看到我们的Java包


(4)可以讲这一长串名字修改为myjava,接下来的配置也较为简单

(5)配置/etc/profile环境变量,并在最后添加如下内容

(6)使得环境变量生效:source /etc/profile

(7)测试

(8)编写一个helloworld程序,并运行



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..........................................OH,GOD!!!!!!!!!!................................................终于没有烂尾了.........................................................

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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