weblogic安装教程

时间: 2023-08-18 10:04:31 浏览: 51
WebLogic是一款Java EE应用服务器,以下是基本的WebLogic安装教程: 1. 下载WebLogic安装包:你可以从Oracle官方网站下载WebLogic安装包。确保选择与你的操作系统和需求相匹配的版本。 2. 安装Java开发工具包(JDK):WebLogic需要JDK来运行。确保你已经安装了适当版本的JDK,并设置了JAVA_HOME环境变量。 3. 解压安装包:将下载的WebLogic安装包解压到你选择的目录中。 4. 打开终端或命令提示符:进入WebLogic安装目录,并打开终端或命令提示符窗口。 5. 启动安装程序:运行安装程序以启动WebLogic安装向导。 6. 选择安装类型:根据你的需求选择"标准"或"高级"安装类型。标准安装类型包含常用组件,而高级安装类型允许你选择需要的组件。 7. 配置安装目录:选择要将WebLogic安装到的目录,并设置管理员用户名和密码。 8. 选择域模板:选择一个域模板来配置WebLogic域。域是WebLogic服务器的逻辑管理单元。 9. 配置端口和SSL:根据需要配置WebLogic服务器的监听端口和SSL设置。 10. 安装:确认配置信息后,开始安装WebLogic。安装过程可能需要一些时间,请耐心等待。 11. 完成安装:安装完成后,你可以选择启动WebLogic服务器并访问管理控制台。 这是一个基本的WebLogic安装教程,具体步骤可能会因版本和操作系统而有所不同。在安装过程中,请参考相关文档和官方文档以获取更详细的指导。
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weblogic补丁安装教程

weblogic补丁的安装可以按照以下步骤进行: 1. 首先,请确保你已经下载了weblogic补丁文件,并将其放置在一个合适的位置。 2. 进入weblogic所在目录。根据引用中提供的信息,你可以使用以下命令进入目录: ``` cd /home/weblogic/Oracle/Middleware/user_projects/domains/base_domain/bin ``` 3. 在进入的目录中,停止正在运行的WebLogic服务器。你可以使用以下命令停止WebLogic: ``` ./stopWebLogic.sh ``` 4. 备份整个weblogic目录。根据引用中提供的信息,你可以使用以下命令备份目录: ``` zip -r /opt/backup_weblogic/weblogic_backup_20210823.zip /home/weblogic ``` 5. 解压缩补丁文件。你可以使用以下命令解压缩补丁文件: ``` unzip <path_to_patch_file> ``` 6. 运行补丁安装程序。根据补丁文件的具体内容,可能会有不同的安装命令。请参考补丁文件中的文档或说明,按照其提供的指导进行安装。 7. 完成补丁安装后,重新启动WebLogic服务器。你可以使用以下命令启动WebLogic: ``` ./startWebLogic.sh ``` 完成以上步骤后,你的weblogic补丁就会成功安装。

centos7安装weblogic教程

在CentOS 7上安装Weblogic的步骤如下: 1. 下载Weblogic安装文件,并赋予可执行权限: ``` chmod 777 /home/weblogic/wls1031_linux32.bin ``` 2. 执行安装文件进行Weblogic的安装: ``` /home/weblogic/wls1031_linux32.bin ``` 3. 查看Weblogic后台进程并杀掉: ``` ps -ef | grep weblogic kill -9 <pid> ``` 4. 进入Weblogic安装目录下的common/bin目录: ``` cd /home/weblogic/bea/wlserver/common/bin ``` 5. 执行静默创建域命令: ``` ./config.sh -mode=silent -silent_script=/home/weblogic/create_domain.rsp -logfile=/home/weblogic/create_domain.log ``` 通过以上步骤,您可以在CentOS 7上成功安装Weblogic并创建域。请确保按照实际环境调整路径和文件名。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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