Tomcat下多域名的配置

本文介绍如何通过修改hosts文件实现本地域名映射,并在Tomcat中配置虚拟主机,解决代理服务器环境下访问配置域名的问题。
[code]1.修改C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\hosts文件,添加你想要的域名,
示例:127.0.0.1 www.weiweichen.com
2.修改Tomcat安装目录下conf/server.xml,
添加一个Host元素,如
<Host name="www.weiweichen.com" appBase="E:\\Tomcat 5.5\\webapps\\NewProject">
<Context path="" docBase="E:\\Tomcat 5.5\\webapps\\NewProject">
</Context>
</Host>


做到这基本上已大功告成,但是还可能会出现一些问题,
假若你的机器使用的是代理服务器来上网的话,访问刚才配置的
域名会提示找不到服务器,这时改下局域网配置即可...
具体步骤
打开IE浏览器,选择工具菜单下的Internet选项,再选择连接面板,点击下方的局域网设置按钮,
出现一个新的对话框,把 为LAN使用代理服务器(X)...前的勾去掉,点击两次确定

重新访问刚才配置的域名,OK[/code]
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和提取特定地物目标(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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