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    Tomcat启动找不到JRE_HOME的解决方法

    在配置测试环境时,将生产服务器的Tomcat目录打包过来后解压后,启动Tomcat后,发现如下问题: [tomcat@gsp bin]$ ./shutdown.sh Using CATALINA_BASE:  /usr/local/tomcat Using CATALINA_HOME:  /usr/local/tomcat Using CATALINA_TMPDIR: /usr/local/tomcat/temp Using JRE_HOME:      /usr/Java/jdk1.6.0_12 /usr/local/tomcat/bin/catalina.sh: line 315: /usr/java/jdk1.6.0_12/bin/java: No such file or directory [tomcat@gsp bin]$ ./startup.sh Using CATALINA_BASE:  /usr/local/tomcat Using CATALINA_HOME:  /usr/local/tomcat Using CATALINA_TMPDIR: /usr/local/tomcat/temp Using JRE_HOME:      /usr/java/jdk1.6.0_12 [tomcat@gsp bin]$ cd /usr/java/jdk1.6.0_12 -bash: cd: /usr/java/jdk1.6.0_12: No such file or directory 因为在测试环境,安装的是jdk-6u31-linux-x64-rpm.bin,其实并没有所谓的/usr/java/jdk1.6.0_12目录,而是/usr/java/jdk1.6.0_31 [tomcat@CEG-eSCM jdk1.6.0_31]$ pwd /usr/java/jdk1.6.0_31 于是修改了.bash_profile  [tomcat@gsp ~]$ more .bash_profile # .bash_profile # Get the aliases and functions if [ -f ~/.bashrc ]; then         . ~/.bashrc fi # User specific environment and startup programs JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_31/ PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin export JAVA_HOME PATH=$PATH:$HOME/bin export PATH 但是当时忘了使用source .bash_profile 使配置信息生效,结果依然报这个错误,搜索了一下可以通过修改setclasspath.sh文件,在里面添加下面变量解决问题。如下所示 export JAVA_HOME=...... export JRE_HOME=.......

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    广告、流量为王的当下,决策智能如何玩转数智商业场景

    当今,为了更好地服务商家的数智经营,计算经济学理论、博弈论和人工智能技术被越来越多地应用到广告拍卖机制、投放策略中,让广告投放的决策(包括出价、流量分配等)更加智能,也就形成了我们所说的决策智能。 用户看到的每一次商品展现、商家的每一次广告出价、平台的每一次流量分配,背后都有庞大且复杂的决策智能做支撑。 首先,机制策略在广告投放中扮演着重要角色,比如如何帮助广告主出价以赢得更有价值的流量等。其次,深度学习和强化学习技术应用到拍卖机制设计领域开始受到越来越多的重视,虽然理论假设很强但有些甚至无法在实际应用中落

    02

    脑结构-功能耦合解码大脑状态和个体指纹

    功能活动的大脑信号在解码大脑状态(意思是区分不同的任务)和指纹(在一个大群体中识别个体)两方面都显示出了良好的结果。重要的是,这些脑信号并不能解释大脑功能发生的基础脑解剖学。最近,基于图信号处理(GSP)的结构-功能耦合研究发现,健康受试者在静息状态下平均存在从单峰向跨峰的有意义的空间梯度。在这里,我们探索了结构-功能耦合对不同大脑状态(任务)和个体受试者的特异性。我们使用了来自Human Connectome项目的100名不相关的健康受试者在休息期间和7个不同任务期间的多模态磁共振成像,并在不同的交叉验证设置下,采用支持向量机分类方法进行解码和指纹识别。我们发现,结构-功能耦合措施允许对任务解码和指纹进行准确的分类。特别地,指纹识别的关键信息被发现在功能信号中更自由的部分,其贡献显著地局限于额顶叶网络。此外,功能信号的自由部分与认知特征表现出较强的相关性,通过偏最小二乘分析证实了其与指纹的相关性。通过引入基于GSP的信号滤波和FC分解的新视角,这些结果表明,脑结构-功能耦合提供了一种新的认知信号和休息和任务期间的个体大脑组织特征。此外,它们为阐明结构连接组的低和高空间频率的作用提供了见解,导致对结构连接组图谱中表征个体的关键结构-功能信息的新理解。

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    PNAS:整合抑郁症的分子、细胞和皮层神经影像特征

    抑郁症产生于生物系统的复杂相互作用,跨越基因和分子到细胞、脑网络和行为。为了确定不同的神经生物学过程是如何联合起来导致抑郁症的,我们需要一种多尺度的方法,包括对大脑结构和功能的测量,以及遗传和细胞特异性的转录数据。在这里,我们研究了三个群组影像数据集中与抑郁和负性情绪相关的大脑解剖(皮层厚度)和功能(功能变异、全脑功能连接),包括:英国生物银行(UK Biobank)、大脑基因组超结构项目(Brain Genomics Superstruct Project)和Meta分析增强神经影像数据库(ENIGMA;总被试数n≥23,723)。整合的分析包括皮层基因表达、死后患者转录数据、抑郁症全基因组关联分析(GWAS)和单细胞基因转录。在这三个独立的数据集中,抑郁和负面情绪的神经影像相关物是一致的。将体外基因下调与体内神经影像联系起来,我们发现抑郁症影像表型的转录组相关物追踪了抑郁症患者死后皮层样本中的基因下调。对单细胞和Allen人脑图谱表达数据的综合分析显示,抑郁症体内影像和体外皮层基因失调的细胞相关物是生长抑素(SST)中间神经元和星形胶质细胞。GWAS驱动的抑郁症多基因风险富集在中间神经元的表达基因,而不是胶质细胞,这为我们的观察提供了一致的证据。为了强调多尺度方法的转化潜力,与抑郁症相关的大脑功能和结构的转录相关物富集于抑郁症相关的分子通路。这些发现将特定的基因、细胞类别和生物学通路与抑郁症的体内神经影像表型联系了起来。

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    浪潮管理软件对于大数据的思考:核心问题能否落地?

    大数据一词很早就在IT行业中兴起,但是随着产业进程的不断推进,大数据变成了只听雷声未见雨下的浮云,没有成功的案例可参考也让大数据一直饱受诟病,特别是管理软件行业,大数据就是数据大已经成为了行业内的笑柄,无论是数据驱动企业,还是决策驱动数据,都要从用户的角度出发,切实的为企业服务,否则大数据只会变成想象。 国内管理软件市场一直是金蝶和用友的天下,浪潮在特定行业的地位,使得浪潮与金用两家格格不入。但是,最近浪潮管理软件表示相当活跃,除了收购欧洲CRM厂商完善产业布局外,还推出了数据整合平台、数据采集与存储平台为

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    shiro——Shiro身份验证

    Subject:主体,代表了当前“用户”,这个用户不一定是一个具体的人,与当前应用交互的任何东西都是Subject,如网络爬虫,机器人等;即一个抽象概念;所有Subject 都绑定到SecurityManager,与Subject的所有交互都会委托给SecurityManager;可以把Subject认为是一个门面;SecurityManager才是实际的执行者;    SecurityManager:安全管理器;即所有与安全有关的操作都会与SecurityManager 交互;且它管理着所有Subject;可以看出它是Shiro 的核心,它负责与后边介绍的其他组件进行交互,如果学习过SpringMVC,你可以把它看成DispatcherServlet前端控制器;    Realm:域,Shiro从从Realm获取安全数据(如用户、角色、权限),就是说SecurityManager要验证用户身份,那么它需要从Realm获取相应的用户进行比较以确定用户身份是否合法;也需要从Realm得到用户相应的角色/权限进行验证用户是否能进行操作;可以把Realm看成DataSource,即安全数据源。

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    领券