给Ubuntu配置JAVA环境

本文介绍如何在Ubuntu系统中安装JAVA虚拟机及SDK,并配置Tomcat服务器实现自动启动。通过几个简单的命令即可完成JAVA环境搭建,还提供了设置环境变量及创建Tomcat启动脚本的方法。
在Ubuntu下安装JAVA虚拟机和SDK(开发包)是非常轻松容易的:
联网的情况下在终端下输入命令
$sudo apt-get install sun-java6-jre sun-java6-jdk
这条命令就可以帮助下载并安装JAVA6了,顺便再给浏览器安装JAVA支持:
$sudo apt-get install sun-java6-plugin
将系统虚拟机的优先顺序也调整一下:$sudo vi /etc/jvm
在文本编辑器里将下面一句写在最顶部:/usr/lib/jvm/java-6-sun
设置环境变量:sudo vi /etc/profile 加入
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
export CATALINA_HOME=/opt/tomcat
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$CATALINA_HOME/lib
export PATH=$PATH:$CATALINA_HOME/bin
用java –version查看版本
配置Tomcat自动启动;在/etc/init.d下建立脚本tomcat
#!/bin/sh
#Tomcat auto-start
# description: Auto-starts tomcat
# processname: tomcat
# pidfile: /var/run/tomcat.pid
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
case $1 in
start)
sh /opt/tomcat/bin/startup.sh
;;
stop)
sh /opt/tomcat/bin/shutdown.sh
;;
restart)
sh /opt/tomcat/bin/shutdown.sh
sh /opt/tomcat/bin/startup.sh
;;
*)
echo 'Usage:tomcat6 start|stop|restart'
;;
esac
exit 0
注意:需要把文件夹/opt/tomcat和/etc/init.d/tomcat改成777权限
然后安装apt-get install sysv-rc-conf 并 sysv-rc-conf tomcat on
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
### 配置Java环境Ubuntu 为了在Ubuntu上设置Java环境,需执行一系列操作来安装并配置Java。对于希望将Java 11设为默认版本的情况,可以利用特定命令完成此目标[^1]。 #### 安装Oracle Java 11作为默认Java版本 通过终端输入如下指令可实现对Oracle Java 11的安装以及将其设定为系统的默认Java版本: ```bash sudo apt install oracle-java11-set-default ``` 上述命令会自动处理所有必要的依赖关系,并确保Java 11成为系统首选项的一部分。 #### 设置`JAVA_HOME`环境变量 为了让应用程序能够识别到已安装的Java路径,通常还需要定义一个名为`JAVA_HOME`的环境变量。查询当前使用的Java版本及其位置可以通过运行以下命令达成: ```bash sudo update-java-alternatives -l ``` 该命令返回的结果中包含了不同版本Java的具体安装目录;例如,在某些情况下可能会显示类似于这样的输出:`java-1.8.0-openjdk-amd64 1081 /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64`。这里的关键部分是最后给出的实际路径 `/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64`,这便是应该被指定给`JAVA_HOME`的位置[^2]。 一旦找到了正确的Java安装路径,则可以在`.bashrc`文件或其他适当的shell初始化脚本里加入相应的导出语句,比如如果选择了Java 11的话可能是这样的一行代码: ```bash export JAVA_HOME=/path/to/your/java11/installation ``` 请注意替换上面例子中的`/path/to/your/java11/installation`为你实际查找到的那个确切地址。之后记得重新加载配置文件使更改生效: ```bash source ~/.bashrc ``` #### 验证Java版本 成功完成了以上步骤后,可通过简单的验证过程确认一切正常工作。只需简单地键入下列命令即可查看所用的是不是预期中的那个Java版本: ```bash java -version ``` 这条命令应当显示出有关已安装Java的信息,包括其主要和次要版本号等细节。
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