服务器中部署项目的小疑惑

如果通过war包方式部署,执行的是war包中的文件!
如果你想修改java类,必须将修改后的java生成的class重新覆盖到war包中去!

另外,是开发阶段,建议可以使用引用方式部署

修改Server.xml文件(即第二种部署方式,应该可以用第三种)
在中添加,这种方式不用重启tomcat,只需修改docBase对应目录的java程序即可!
< Context path ="/Pet" reloadable =“false” docBase =“F:/PetWeb” />
path:是访问时的根地址,表示访问的路径;如上述例子中,访问该应用程序地址如下:http://localhost:8080/Pet/
reloadable:表示可以在运行时在classes与lib文件夹下自动加载类包。其中reloadable="false"表示当应用程序 中的内容发生更改之后服务器不会自动加载,这个属性在开发阶段通常都设为true,方便开发,在发布阶段应该设置为false,提高应用程序的访问速度。
docbase:表示应用程序的路径,注意斜杠的方向“/”。 docBase可以使用绝对路径,也可以使用相对路径,相对路径相对于webapps。

项目聚焦于利用Tensorflow框架搭建完整的卷积神经网络(CNN)以实现文本分类任务。文本分类是自然语言处理的关键应用,目的是将文本自动归类到预定义的类别中。项目涵盖从数据预处理到模型训练、评估及应用的全流程。 README.md文件详细阐述了项目概览、安装步骤、运行指南和注意事项,包括环境搭建、代码运行说明以及项目目标和预期结果的介绍。 train.py是模型训练的核心脚本。在Tensorflow中,首先定义模型结构,涵盖CNN的卷积层、池化层和全连接层。接着,加载数据并将其转换为适合模型输入的格式,如词嵌入。之后,设置损失函数(如交叉熵)和优化器(如Adam),并配置训练循环,包括批次大小和训练步数等。训练过程中,模型通过调整权重来最小化损失函数。 text_cnn.py文件包含CNN模型的具体实现细节,涉及卷积层、池化层的构建以及与全连接层的结合,形成完整模型。此外,还可能包含模型初始化、编译(设定损失函数和评估指标)及模型保存功能。 eval.py是用于模型评估的脚本,主要在验证集或测试集上运行模型,计算性能指标,如准确率、精确率、召回率和F1分数,以评估模型在未见过的数据上的表现。 data_helpers.py负责数据预处理,包括分词、构建词汇表、将文本转换为词向量(如使用预训练的Word2Vec或GloVe向量),以及数据划分(训练集、验证集和测试集)。该文件还可能包含数据批处理功能,以提高模型训练效率。 data文件夹存储了用于训练和评估的影评数据集,包含正负面评论的标注数据。数据预处理对模型性能至关重要。本项目提供了一个完整的端到端示例,是深度学习文本分类初学者的优质学习资源。通过阅读代码,可掌握利用Tensorflow构建CNN处理文本数据的方法,以及模型管理和评估技巧。同时,项目展示了如何使用大型文本数据集进行训练,这对提升模型泛化能力极为重要。
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