Tomcat安装及配置教程(超详细的图文教程)

article/2025/9/30 13:59:06

Tomcat安装及配置教程(超详细的图文教程)


1.什么是Tomcat

Tomcat 服务器是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器,属于轻量级应用服务器,在中小型系统和并发访问用户不是很多的场合下被普遍使用,是开发和调试JSP 程序的首选。对于一个初学者来说,可以这样认为,当在一台机器上配置好Apache 服务器,可利用它响应HTML(标准通用标记语言下的一个应用)页面的访问请求。实际上Tomcat是Apache 服务器的扩展,但运行时它是独立运行的,所以当你运行tomcat 时,它实际上作为一个与Apache 独立的进程单独运行的。1

2.Tomcat的下载

【tips】
本人演示的系统版本为Windows10-64bit,Tomcat版本为9.0
其它版本的下载与安装均与此大同小异

点击这里进入Tomcat下载页面,选择适合自己系统的zip版本(具体的版本号可能会发生变化,参照步骤选择就可以了)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.Tomcat的安装

使用Tomcat之前需要JDK以及JAVA_HOME环境变量配置
JDK下载安装及JAVA_HOME配置请点击这里,有超详细的图文教程

将下载好的Tomcat解压到指定目录下,解压后如下图所示
在这里插入图片描述
根据本人多次尝试和经验,到这里就已经安装成功了,并不需要额外配置环境变量

4.Tomcat的测试

打开bin目录,找到startup.bat双击运行就可以了
在这里插入图片描述
出现这个控制台页面以后在浏览器输入http://localhost:8080,就可以看到下面这个页面了,okk成功
需要解决Tomcat启动控制台乱码,或者eclipse和IDEA日志信息乱码点这里
在这里插入图片描述


  1. 百度百科 — Tomcat ↩︎


http://chatgpt.dhexx.cn/article/jk4GiPw1.shtml

相关文章

安装Tomcat步骤

安装Tomcat步骤 1、tomcat官网下载http://tomcat.apache.org/ 2、解压后右键以管理员身份运行,页面出来后点击下一步 3、同意协议,然后点击I Agree 4、系统默认选中的前三个不要管,直接点击下一步next 5、配置页面,要求输入端…

机器学习——聚类——密度聚类法——OPTICS

目录 理论部分1.1 提出背景1.2 OPTICS算法1.2.1 基本概念1.2.2 算法流程1.2.3 优点1.2.4 缺点 1.3 其它算法 代码部分2.1 自行实现2.2 sklearn实现 理论部分 1.1 提出背景 在DBSCAN算法中,需要人为确定领域半径 ϵ \epsilon ϵ和密度阈值 M M M,同时该算法的性能又…

Ansys Zemax | 眼科镜片设计

本文介绍了眼科镜片的设计原理,并讨论了镜片、眼睛和视觉环境中对镜片设计十分关键的参数,其中包括了常见镜片材料(涵盖了玻璃和聚合物)的玻璃目录。本文不包括渐进式镜片设计,尽管渐进式镜片时常根据一般的镜片曲率原…

OPTICS聚类算法详解

欢迎关注”生信修炼手册”! DBSCAN算法对于邻域半径eps和最小样本数minPoints这两个参数比较敏感,不同的参数取值会产生不同的聚类效果。为了降低参数设置对聚类结果造成的不稳定性,在DBSCAN算法的基础上,提出了OPTICS算法,全称如…

密度聚类:OPTICS算法简单易懂版

前几天写了一篇详解版,感觉可能太详细了阅读量不高,所以修改精简成这篇。 很多人不理解OPTICS算法绘出的图该怎么理解。为什么波谷就算一类,有个波峰又算另一类了,本篇在第三部分的第2、3节详细讲这个是什么判别分类的。 本篇会添…

optics算法

1 简介 随着数据爆发式增长,分析数据从而提取隐藏在数据中的信息变的越来越重要。聚类分析是数据分析的一个主要方法,聚类(clustering)是将数据对象进行分类的过程,使同一类中的对象之间具有很高的相似度,而不同类中的对象高度相…

OptiSystem应用:激光雷达系统设计

简介:激光探测和测距系统(LIDAR) 以下四个示例设计演示了如何使用OptiSystem模拟光检测和测距系统(LIDAR),具体如下: □ 激光脉冲飞行时间测量 □ 相移测距 □ 调频连续波(FMCW)直接检测测…

基于密度的DBSCAN聚类及其优化的OPTICS聚类(二)

1.OPTICS聚类算法 应用背景:如今整个数据集越来越复杂,都采用到了至少一个全局密度表征参数。如果对同一数据集中同时也存在这两种不同的全局密度表征参数的一个聚类簇或者是两个的嵌套簇,则所使用到的DBSCAN算法显然并没有做到高效地处理,因…

sklearn聚类算法OPTICS

本文的csdn链接:https://blog.csdn.net/Jinyindao243052/article/details/107544145 知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/163218826 算法 The OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) algorithm shares many similarities…

Optics and Lasers in Engineering期刊误选,审查中的论文发表在SSRN,撤销方法,适用于所有爱思唯尔期刊

在投稿的时候,没太看懂选项,误以为是Proof阶段公开,没想到是审查的时候就公开在SSRN,在网上查阅资料的时候,大多数人是推荐在SSRN上删除论文,避免他人盗取创新点 首先我们登录SSRN界面 选择my paper 在P…

密度聚类:OPTICS算法详解

很多人不理解OPTICS算法绘出的图该怎么理解。为什么波谷就算一类,有个波峰又算另一类了,本篇在第三部分的第2、3节详细讲这个是什么判别分类的。 本篇会添加一些个人思考过程,可能有不严谨的地方,希望在评论区讨论指正。 另外&a…

Ocean Optics USB2000光谱仪无法在Win10系统运行

1、问题描述 USB2000型光谱仪,由于生产年代过于久远,虽然能被Win10系统识别,但是驱动程序安装完成后依然报错, 提示:该设备无法启动。(代码 10) 请求USB BOS 描述符失败。 运行SpectraSuite软件…

光学

1. 镜头规格 1.1 焦距 定义:指从透镜中心到光聚集之焦点的距离,也就是在模组中,从镜片中心到Sensor表面的成像平面的距离。 决定焦距的因素: 材料的折射率凸透镜的曲率半径光的波长 EFL:有效焦距(Effective Focal …

聚类算法OPTICS的理解及实现

前言 前面给大家介绍到了聚类算法中比较经典的 DBSCAN 算法,对于数据量小而且相对比较密集、密度相似的数据集来说,是比较合适的。那么接下来给大家介绍它的改进版 OPTICS (Ordering points to identify the clustering structure),针对 DBS…

(4)聚类算法之OPTICS算法

文章目录 1.引言2.相关定义2.1 DBSCAN相关定义2.2 OPTICS相关定义 3.算法思想3.1算法流程3.2算法伪代码 4.算法实现4.1使用numpy实现OPTICS算法 5.数据及代码下载地址 1.引言 OPTICS(Ordering points to identify the clustering structure)是一基于密度的聚类算法,…

基于密度的聚类算法(2)——OPTICS详解

基于密度的聚类算法(1)——DBSCAN详解 基于密度的聚类算法(2)——OPTICS详解 基于密度的聚类算法(3)——DPC详解 1. OPTICS简介   上一节介绍的DBSCAN算法中,较小的eps将建立更多的簇&#x…

【Python机器学习】密度聚类DBSCAN、OPTICS的讲解及实战演示(附源码 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 划分聚类、密度聚类和模型聚类是比较有代表性的三种聚类思路 1:划分聚类 划分(Partitioning)聚类是基于距离的,它的基本思想是使簇内的点距离尽量近、簇间的点距离尽量远。k…

OPTICS

OPTICS 就是一种基于密度的聚类算法,可以认为是dbscn的改进,改进之处主要是在不用每次调节eps和minpts都需要重新整个训练。其本质还是dbscan,只是能够在给定eps和minpts后,可以训练一次就可以在minpts值定对的情况下,…

聚类算法初探(六)OPTICS

第一章 引言 第二章 预备知识 第三章 直接聚类法 第四章 K-means 第五章 DBSCAN 第六章 OPTICS 第七章 聚类分析的效果评测 第八章 数据尺度化问题 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10089323 欢迎转载/分享, 但请务必声明文章出处. 转…

OPTICS聚类(最清晰解释)

背景 想要理解该算法,你需要先了解: DBSCAN算法 OPTICS(用于识别聚类结构的排序点)算法与 DBSCAN 算法有许多相似之处,可视为 DBSCAN 的泛化,将 eps 要求从单个值放宽到一个范围 DBSCAN 和 OPTICS 之间的主…