java环境变量配置及详解

本文详细介绍了如何安装JDK并进行环境配置,包括JAVA_HOME、Path和CLASS_PATH三个关键环境变量的设置方法及其作用。通过这些步骤确保可以在任意目录下执行Java命令。


首先我们先安装JDK,比如说我的就安装在C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.7.0_71这个目录下。

关于怎样配置:

  • 第一个变量是JAVA_HOME,打开电脑里的环境变量(计算机>属性>高级系统设置>高级>环境变量),点击新建(系统变量),变量名字就是JAVA_HOME,变量的值就是我们安装JDK的目录
  • 第二个变量是Path,这个变量是我们系统本来就有的,所以不需要新建,只需要在它里面添加就行,同样是在系统变量里,找到Path变量,在它的最后面追加上C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.7.0_71\bin,这里为了和前面的地址保持区分要注意在地址最前面添加“;”
  • 第三个是CLASS_PATH,跟JAVA_HOME添加方法一样,不过它的变量地址是“.;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.7.0_71\bin\tools.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.7.0_71\bin\dt.jar
接下来是解释各个变量的意思:

  • 第一个JAVA_HOME,它代表的是我们jdk安装的目录,这个很简单 。
  • 第二个就是在path,这个变量里面配置的内容是在我们任何目录下面又可以执行的命令,也就是说如果我们想在任何地方都能执行java命令我们就必须要把java的那些命令所在的包地址追加到path中,而jdk中bin包就包括了许多我们在开发时用到的工具命令,就拿刚配置的jdk来说,jdk中有一个命令叫 java -version 是用来查看jdk版本号的如果我们没有在path中配置的jdk的bin目录的话那么我们打开dos命令行在d盘下输入java -version 系统是识别不了这个命令的。
  • 第三个是classpath,它代表的是我们要运行的class文件在哪里,tool.jar文件是卡发工具压缩包,dt是运行环境压缩包。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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!
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