一个简单jps软链接

最新推荐文章于 2024-07-01 02:25:02 发布
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分类专栏： 命令 文章标签： jps 软链接
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43718211/article/details/84574781
本文介绍如何找到JDK的JPS工具并将其配置到系统路径中，首先定位到JDK安装目录，接着在bin目录下找到JPS，通过修改环境变量将此路径添加到系统路径，实现全局访问。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

首先找到jdk的位置，然后再jdk的bin目录下就看到你的jps
在这里插入图片描述
然后把这里的路径映射到 /usr/local/bin
在这里插入图片描述
然后cd /usr/local/bin查看
在这里插入图片描述
这样就ok了

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centos6.3  64位有Java1.5自带,当我安装CDH4时，习惯用老的方法来查看进程是否正确启动,即jps,可是他却告知 -bash: jps: command not found 原因很简单,java1.5没有jps命令 以下为解决方式: 查看Java1.5位置 [hadoop@master bin]$ which java /usr/bin/java
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第一个“国产“Apache顶级项目——Kylin，了解一下！
大数据梦想家
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前言         说到Apache顶级开源项目，大家首先会想到什么？？？         不熟悉Apache软件基金会的朋友也不用担心，大家可以去Apache官网，下拉到最下边的页面，查看Apache有哪些开源项目。         相信各位朋友在项目清单中肯定会看
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我们有一个线上的项目，刚启动完就占用了使用 top 命令查看 RES 占用了超过 1.5G，这明显不合理，于是进行了一些分析找到了根本的原因，下面是完整的分析过程，希望对你有所帮助。 会涉及到下面这些内容 Linux 经典的 64M 内存问题 堆内存分析、Native 内存分析的基本套路 tcmalloc、jemalloc 在 native 内存分析中的使用 finalize 原理 hibernate 毁人不倦 现象 程序启动的参数 ENV=FAT java -Xms1g -Xmx1g
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Jump Point Search (JPS) 算法通常应用于游戏引擎或机器人路径规划，这里是一个非常简化的二维空间JPS算法示例。这个例子假设我们有一个二维网格地图，每个单元格代表一个位置，而障碍物则是不可通行的。为了保持简单，我们将只展示寻找从起点到终点的基本思路，实际应用中可能需要更复杂的处理。 ```matlab function [pathNodes] = jpsSimple(grid, start, goal) % 初始化 visited = false(size(grid, 1), size(grid, 2), 0); % 记录已访问过的节点 openList = cell(1, 1); % 开放列表 closedList = cell(1, 1); % 关闭列表 parent = zeros(size(grid, 1), size(grid, 2)); % 父节点记录 openList{1} = {start}; % 将起点添加到开放列表 % 主循环 while ~isempty(openList) % 获取当前节点 currentNode = popFirst(openList); % 取出开放列表的第一个元素 if ~visited(currentNode) visited(currentNode) = true; % 检查是否到达终点 if isGoal(currentNode, goal) break; end % 查找相邻的未访问节点 neighbors = getNeighbors(grid, currentNode); for i = 1:numel(neighbors) neighbor = neighbors{i}; if ~visited(neighbor) && isValidMove(grid, neighbor) % 添加邻接点到关闭列表 addLast(closedList, neighbor); % 计算G值（距离加代价） gValue = getDistance(currentNode, neighbor); % 如果邻居在开放列表中，更新其F值（G + H） if contains(openList, neighbor) fValue = gValue + heuristicFunction(neighbor, goal); if fValue < getFValue(openList, neighbor) updateParent(neighbor, currentNode, parent); end else % 否则将邻居加入开放列表 addFirst(openList, neighbor, gValue, heuristicFunction(neighbor, goal)); end end end end end % 回溯构建路径 pathNodes = []; while currentNode ~= start pathNodes = [currentNode, pathNodes]; currentNode = getParent(parent, currentNode); end % 添加起始节点 pathNodes = [start, pathNodes]; % 把所有节点转成矩阵形式 pathNodes = cat(1, pathNodes{:}); end % 辅助函数... function neighbors = getNeighbors(grid, node) % ... 获取周围可行的邻居节点 end % ... 其他辅助函数 ``` 这个示例中的 `heuristicFunction` 和 `isValidMove` 需要你自己实现，它们分别代表启发式估价函数和检查移动是否合法。记住这只是一个基础版本，实际应用可能会更复杂，包括优先级队列、A*搜索或其他优化策略。
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