Windows系统下,使用TortoiseGit下载ruoyi代码,并导入运行ruoyi项目

RuoYi v4.8.0 基于SpringBoot开发的轻量级Java快速开发框架

一、下载TortoiseGit软件包及语言包

下载链接:Download – TortoiseGit – Windows Shell Interface to Git

二、Git下载代码

三、导入项目

地址:环境部署 | RuoYi

1.根据项目说明文档导入代码和数据库,配置数据库信息

2.启动

# 网址
http://localhost:80

# 账号密码
admin
admin123

四、遇到的问题

1.无法运行RuoYiApplication

配置JDK,重载maven文件

参考链接:java:程序包org.springframework.boot不存在的完美解决方法

2.80端口被占用,winspace.exe占用80端口

Description: Web server failed to start. Port 80 was already in use.
Action: Identify and stop the process that's listening on port 80 or configure this application to listen on another port.

打开命令框查找端口占用情况,并停掉80端口占用的服务

# 查询指定端口
netstat -ano | findstr 80

# 根据进程PID查询进程名称
tasklist | findstr "进程id"

# 根据PID杀死任务
taskkill /F /PID "进程PID号"

# 根据进程名称杀死任务
taskkill -f -t -im "进程名称"

参考链接:Web server failed to start. Port 80 was already in use.解决Windows端口被占用问题

winspace.exe占用80端口

Win11的80端口被WinSpace.exe占用问题解决方案_winspace.exe是什么

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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