JDK配置

博客介绍了在Windows和Linux系统下配置JDK环境变量的方法。在Windows系统中,需新建和编辑JAVA_HOME、CLASSPATH、Path等变量;在Linux系统中,要完成下载、移动、解压JDK文件,配置环境变量,使配置生效并验证等步骤。

## windows


1.新建

变量名:JAVA_HOME

变量值:jdk安装路径,如:D:\Java\jdk1.6.0_45


2.新建

变量名:CLASSPATH

变量值:.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar


3.编辑

变量名:Path

变量值:在原有的值后面加上:;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin

##linux


1.下载 jdk-1.8.11_linux-x64.tar.gz

2.移动到 /usr/java 
cp jdk-1.8.11_linux-x64.tar.gz /usr/java

3.解压
tar -zxvf jdk-1.8.11_linux-x64.tar.gz

4.配置环境变量
vim /etc/profile

在最后一行输入 i

#java environment
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/jre/lib/rt.jar:${JAVA_HOME}/lib/dt.jar:${JAVA_HOME}/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin

保存退出 esc :wq
5.使配置生效
source /etc/profile
6.验证 java -version
 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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