nginx+tomcat+memcache----1 jdk+tomcat 环境配置

本文详细介绍了如何在服务器上配置JDK环境并验证其正确性,随后讲解了Tomcat环境的部署过程,包括解压、启动服务及通过编写和运行jsp文件来测试部署效果。

实验环境
server1.example.com 172.25.55.1 (nginx)
server2.example.com 72.25.55.2 (tomcat)
server3.example.com 172.25.55.3 (tomcat)
一、jdk、tomcat 环境配置
1)配置jdk环境(server2、server3军均配置jdk tomcat 环境)
a:
解压到 /usr/local/目录下
(这里建立一个软链接,方便访问)
这里写图片描述
b:
这里写图片描述
(在文件里加入以下内容)
这里写图片描述
(刷新文件)
这里写图片描述
c:
检测jdk环境
:::javac
编写测试文件进行测试:
这里写图片描述

这里写图片描述

:::javac test.java
(如果有报错,就是文件编写错误;没有错误执行下个命令,查看是否输出结果)
:::java test.java
(根据文件内容,这块输出为hello world! 输出成功即环境配置完成)
2)tomcat 环境配置
1)解压,并启动服务
这里写图片描述

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(启动服务)
这里写图片描述

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2)测试
(打开浏览器,访问server2.example.com:8080)
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3)编写jsp文件
(这里显示路径为tomcat默认发布目录)
这里写图片描述

这里写图片描述
4)访问测试
这里写图片描述

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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