ubuntu下配置jdk + tomcat

本文提供了一套详细的步骤指南,用于指导如何在Linux环境下安装配置JDK、Tomcat和MySQL。从安装到环境配置,再到MySQL的远程访问设置,每个环节都进行了清晰的解释和操作演示。

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     一.JDK安装配置:

              1.  我们把jdk 安装到 /usr/local 目录下,因此将jdk包复制到/usr/local目录下,解压,命名为jdk;

              2.设置环境变量:使用 vi 命令打开 /etc/profile 文件,终端输入:sudo vi /etc/profile

              3. 回车之后,在profile末尾输入:

               export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
               export JRE_HOME=/usr/local/jdk/jre
               export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
               export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH

              4.一般更改/etc/profile文件后,需要重启机器才能生效。这里介绍一种不用重启使其生效的方法:

           source /etc/profile

           5.查看java环境变量是否配置成功,

           java -version

           6.如果出现如下情况,说明配置成功

           java  version ‘1.6.0_30‘;

           7.参考文档:

           http://weixiaolu.iteye.com/blog/1401786

   二.tomcat安装配置:

        1.tomcat解压到/usr/local/目录下

        2.设置环境变量:使用 vi 命令打开 /etc/profile 文件,终端输入:sudo vi /etc/profile

       3. 回车之后,在profile末尾输入:

           export TOMCAT_HOME=/usr/local/tomcat

        4.一般更改/etc/profile文件后,需要重启机器才能生效。这里介绍一种不用重启使其生效的方法:

           source /etc/profile

        5.进入tomcat的bin目录,启动./startup.sh


   三.mysql安装:

      1.安装mysql :

          sudo apt-get install mysql-server mysql-client

      2.启动mysql:

         sudo service mysql restart

     3.登录mysql:

          mysql -u root -p

     4.如果要远程连接mysql(例如java代码连接mysql):

        1) 进入vim /etc/mysql/my.cnf:

             将bind-address = 127.0.0.1 改为bind-address = 0.0.0.0允许任意ip地址访问;

        2) 重启mysql:

             sudo service mysql restart

        3)授权mysql(赋予任何主机访问数据库的权限):

           mysql下 :   GRANT ALL PRIVILEGES ON  *.*  to root@'%' WHTH GRANT OPTION ;

        4) 修改生效:

           mysql 下:   FLUSH PRIVILEGES;

        



内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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