Windows10使用docker部署jar包
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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【DQN、PyTorch】使用深度Q网络(DQN)和非正交多址接入(NOMA)的无人机上行链路干扰管理研究(Python代码实现)
内容概要:本研究聚焦于无人机上行链路通信中的干扰管理问题,提出了一种结合深度Q网络(DQN)与非正交多址接入(NOMA)技术的智能优化方案。通过构建基于DQN的强化学习模型,实现对无人机通信资源的动态分配与干扰协调,在复杂空域环境下有效提升了频谱利用率与系统吞吐量。文中详细阐述了NOMA技术在功率域复用方面的优势,并设计了适用于无人机网络的奖励函数与状态空间,利用PyTorch框架完成算法实现与训练,最终通过Python仿真验证了所提方法在降低通信干扰、提高连接可靠性方面的优越性能。; 适合人群:具备一定机器学习与无线通信基础知识,从事通信系统优化、智能算法应用或无人机网络研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:①解决密集部署无人机场景下的频谱资源竞争与上行链路干扰问题;②探索DQN在动态无线资源管理中的实际应用路径;③为NOMA与AI融合的下一代空地一体化网络设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Python代码深入理解DQN与NOMA协同机制,重点关注状态特征提取、动作空间设计与奖励函数构建等关键环节,并可通过调整网络参数与环境配置进行复现实验,进一步掌握智能干扰管理策略的优化方法。
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jdk1.8.0-191版本压缩文件
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 javajdk1.8.0111 Java JDK 1.8.0_111 源码,提供给大家学习用。 rt.jar 源码地址 rt.jar 源码
metabase的部署与启用.pdf
1、 metabase的部署与启用 (1) 在linux里用docker启用metabase(略) (2) 在Windows10里用java jar 运行Metabase 1) 下载Metabase jar,在官网下载后缀jar的文件包,建议放在D盘,后面power shell 切换到D盘方便; 2) 下载java,我安装的最新版本jdk-13_windows-x64_bin,不像老版本还需要装jre,按照默认目录一直next安装就好; 3) Window10配置java环境变量:在环境变量里的系统变量 新建变量名:JAVA_HOME 变量值:C:\Program Files\Java\jdk-13(根据自己的jdk安装目录); 新建变量名:CLASSPATH 变量值:.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar; (注意前后的符号,这句可通用,都一样); 找到系统变量里的path:分两行添加:%JAVA_HOME%\bin和%JAVA_HOME%\jre\bin(Windows10会自动区分每一个,所以不像之前的要写在一起) (3) 在cmd里输入java;javac;java -version 看是否配置成功; (4) Metabase的启动,在控制台中(例如:PowerShell),输入指令:java -jar metabase.jar,会加载一段时间,最后会出现Metabase Initialization COMPLETE;然后就可以在浏览器访问localhost:3000。 (5) 第一次启动会配置应用程序数据库,我是mysql,用的root用户和密码123456,第一个name随便起,下面会让填数据库的名字,Host:localhost;Port:3306;这两个是统一一样的。 (6) 注:第二次再用power shell 启动metabase的时候,仍把目录切换到metabase.jar所在的目录,我这里是D盘,不然直接在默认目录输入java -jar metabase.jar会报错:找不到这个metabase.jar。
jar包启动脚本与关闭脚本win+linux
基于springboot打包的jar包启动脚本与关闭脚本,脚本内配置端口,外置配置文件等。 window+Linux两种
使用Docker本地部署云服务
一、安装Docker 二、创建jar 包 1.将 https://blog.csdn.net/kangguang/article/details/104363315中的 sotest-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar 2.复制到新建到/Desktop /dockImage文件夹中,并在文件夹中创建Dockerfile 基镜像为 Java ,标签(版本)为8 作者为kxg 将jar添加 到镜像中,并重命名为app.jar 运行镜像到容器,监听9090端口
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