CentOS-7下安装部署Tomcat

本文详细介绍如何在Linux服务器上部署Tomcat应用服务器,包括下载、上传、解压Tomcat,配置防火墙允许Tomcat默认端口8080,以及检查Tomcat是否能正常启动。

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[提示]需要xshell6 和 xftp6工具

一.官网下载稳定版本Tomcat

在这里插入图片描述

二.将下载文件上传至服务器,并解压(使用xfpt工具)

  1. 将tomcat压缩包上传至指定目录(这里我使用的是自己创建的tomcat目录)

在这里插入图片描述
2.进入tomcat目录,并解压文件(使用Xshell工具)

	#进入指定目录
	cd /usr/local/tomcat
	#查看当前目录下文件
	ls
	#解压文件,tar -zxvf 后跟下方图片红色字体
	tar -zxvf apache-tomcat-9.0.22.tar.gz

[这里因为我已经解压过了,蓝色解压后的目录,红色为需要解压文件]
在这里插入图片描述

三.检测是否可以正常启动

  cd /usr/local/tomcat/apache-tomcat-9.0.22/bin
 ./startup.sh

出现下图说明,启动成功在这里插入图片描述

四.将端口号加进防火墙

  1. 将8080(tomcat默认端口)加入防火墙,并重新加载
	firewall-cmd --zone=public --add-port=8080/tcp --permanent
	#参数解释
		–zone #作用域 
		–add-port=8080/tcp #添加端口,格式为:端口/通讯协议 
		–permanent #永久生效,没有此参数重启后失效
	firewall-cmd --reload
	#重新加载

-firewall-cmd --reload,返回success即成功,则忽视第二步
-若提示firewalld is not running,即说明firewalld未启动,参考第二步

  1. 启动防火墙,并允许开机自启,之后重新执行第一步
	重启:#systemctl restart firewalld.service
	启动:# systemctl start  firewalld
	查看状态:# systemctl status firewalld 或者 firewall-cmd --state
	开机是否启动:# systemctl disable | enable firewalld
	禁用:# systemctl stop firewalld
	更新防火墙规则:
	# firewall-cmd --reload
	# firewall-cmd --complete-reload
	查看全部打开端口:
	# firewall-cmd --zone=public --list-ports
	查看防火墙状态
	# firewall-cmd --state
	停止firewall
	# systemctl stop firewalld.service
	禁止firewall开机启动
	# systemctl disable firewalld.service 
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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