Linux操作系统下的三种Java环境配置方法

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文章分类:操作系统 关键字: linux操作系统下的三种java环境配置方法 这里主要介绍三种方法,三种方法各有优缺点,根据不同情况不同选择。

 

方法1:修改/etc/profile 文件 所有用户的 shell都有权使用这些环境变量

(1)在 shell终端执行命令:vi /etc/profile

(2)在 profile文件末尾加入: JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_4 PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar: $JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME,PATH,CLASSPATH

(3)重启系统

 

方法2:修改.bashrc文件 如果你需要给某个用户权限使用这些环境变量,你只需要修改其个人用户主目录下的.bashrc就可以了,而不像第一种方法给所有用户权限。

 

(1)在 shell终端执行命令:vi /home/username/.bashrc

 (2)在.bashrc文件末尾加入: set JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_4 export JAVA_HOME set PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export PATH set CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export CLASSPATH

(3)重新登录

 

方法3:直接在shell下修改 用于在Shell下临时使用,换个Shell即无效 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.5.0_02 export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 注意:Linux使用:(冒号)而不是;(分号)来分隔路径。

YOLOv5基于深度学习的道路缺陷检测系统 然而,由于长期的自然侵蚀、车辆磨损等因素,道路表面容易出现裂缝、坑洼等缺陷。这些缺陷不仅会影响驾驶舒适性,还可能引发交通事故,尤其是在恶劣天气或夜间行车条件下。随着人工智能技术的快速发展,基于深度学习的道路缺陷检测技术能够在降低人力成本的同时提高检测效率,为道路维护提供了新的解决方案。本项目构建了基于YOLOv5的道路缺陷检测系统,结合PyQt5开发了用户友好的UI界面,具备实时检测和图片分析功能。工具对图片进行标注,生成YOLO格式的标注文件。上传包含道路裂缝或坑洼的图片,系统会标注出缺陷的位置及类别。 阅读详情

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xiaoj13
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