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jnlp文件是Java Network Launch Protocol的縮寫，它是一種Java Web Start技術(shù)的文件格式。通過(guò)jnlp文件，可以方便地在不同的平臺(tái)和操作系統(tǒng)上啟動(dòng)Java應(yīng)用程序。但是，在Linux系統(tǒng)上打開(kāi)jnlp文件并不是一件簡(jiǎn)單的事情，因?yàn)長(zhǎng)inux系統(tǒng)默認(rèn)的Java環(huán)境有一些限制。本文將介紹如何在Linux系統(tǒng)上打開(kāi)jnlp文件的方法。
步驟一：安裝Java環(huán)境
需要在Linux系統(tǒng)上安裝Java環(huán)境。目前，Java環(huán)境的版本已經(jīng)更新到了第13版。如果您還沒(méi)有安裝Java環(huán)境，可以使用以下命令來(lái)安裝：
sudo apt-get install default-jre
sudo apt install default-jdk
這是針對(duì)Debian或Ubuntu系統(tǒng)的命令，如果您使用的是其它Linux系統(tǒng)，可以根據(jù)自己的系統(tǒng)類型和發(fā)行版使用相應(yīng)的命令來(lái)安裝Java環(huán)境。安裝完成后，可以通過(guò)以下命令來(lái)檢查Java環(huán)境版本：
java -version
步驟二：安裝IcedTea-Web
在Linux系統(tǒng)中，通過(guò)Web啟動(dòng)Java應(yīng)用程序需要依賴IcedTea-Web插件。因此，在打開(kāi)jnlp文件之前，需要先安裝IcedTea-Web插件?？梢允褂靡韵旅顏?lái)安裝：
sudo apt-get install icedtea-plugin
此命令適用于基于Debian或Ubuntu系統(tǒng)的Linux，您可以根據(jù)自己的系統(tǒng)類型和發(fā)行版使用相應(yīng)的命令來(lái)安裝IcedTea-Web插件。
步驟三：安裝OpenJDK
如果您的Java應(yīng)用程序需要使用OpenJDK，那么您需要先安裝OpenJDK?？梢允褂靡韵旅顏?lái)安裝：
sudo apt-get install openjdk-8-jre
此命令將安裝OpenJDK 8版本，如果您需要安裝其它版本的OpenJDK，可以根據(jù)自己的需求和系統(tǒng)類型使用相應(yīng)的命令來(lái)安裝。在安裝完成后，可以通過(guò)以下命令來(lái)檢查OpenJDK的版本：
java -version
步驟四：打開(kāi)jnlp文件
安裝完所有必要的組件后，現(xiàn)在可以嘗試打開(kāi)jnlp文件了。通常情況下，只需要雙擊jnlp文件，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)Java應(yīng)用程序。如果系統(tǒng)沒(méi)有自動(dòng)啟動(dòng)Java應(yīng)用程序，可以按照以下步驟手動(dòng)打開(kāi)jnlp文件：
Step 1：在文件管理器中找到j(luò)nlp文件，鼠標(biāo)右鍵單擊該文件。
Step 2：選擇“打開(kāi)方式”，然后選擇“使用IcedTea-web打開(kāi)”。
Step 3：在打開(kāi)的對(duì)話框中，勾選“總是使用該應(yīng)用程序打開(kāi)該類型的文件”。
Step 4：?jiǎn)螕簟按_定”按鈕，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)Java應(yīng)用程序并打開(kāi)jnlp文件。
需要注意的是，有些jnlp文件可能需要特定的Java環(huán)境和插件，如果提示找不到相關(guān)組件，可以根據(jù)提示信息來(lái)安裝相應(yīng)的組件。
在Linux系統(tǒng)上打開(kāi)jnlp文件可能需要安裝多個(gè)組件和插件，但只要按照上述步驟依次進(jìn)行，就能順利打開(kāi)jnlp文件并啟動(dòng)Java應(yīng)用程序。在此過(guò)程中，需要注意Java環(huán)境和插件的版本問(wèn)題，不同的應(yīng)用程序可能需要不同版本的Java環(huán)境和插件，因此在安裝之前更好了解應(yīng)用程序的需求并選擇相應(yīng)的版本。
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- 如何用python結(jié)合cplex求解混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題
如何用python結(jié)合cplex求解混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題
之一步：注冊(cè)IBM id賬號(hào)
第二步：下載相關(guān)系統(tǒng)的CPLEX（windows/linux/mac）
這里需要系統(tǒng)中安裝有JAVA，選擇 open with Java web start launcher （需要下載JAVA），打開(kāi)后就開(kāi)始進(jìn)入下載頁(yè)面。
補(bǔ)充JAVA安裝：
備注：JAVA可以通過(guò)rpm包安裝，或者是bin文件安裝。Rpm安裝可以直接雙擊就可以打開(kāi)jnlp后綴的文件，bin文件安裝的話，需要在圖形界面的命令行下執(zhí)行：javaws ***.jnlp打開(kāi)。我采用的是bin文件安裝。
1、下載你想要的java版本壓縮包。
JRE下載：
JDK下載：
2、對(duì)下載的文件進(jìn)行解壓
3、修改環(huán)境變量：
vim ~/.bashrc
#加入以下內(nèi)容
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_144
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
#保存后使之生效
source ~/.bashrc
第三步：下載完.bin文件后，修改文件的權(quán)限chmod +x filename.bin。然后用命令執(zhí)行./filename.bin。進(jìn)入安裝。安裝過(guò)程中需要設(shè)置安裝路徑，所以更好使用超級(jí)權(quán)限進(jìn)行安裝。默認(rèn)路徑為：/opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio_Community127
第四步：設(shè)置 CPLEX 的 Python API
CPLEX 的旁乎帆 Python API 屬于 IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 的一部分。
與CPLEX Python API 關(guān)聯(lián)的模塊駐留在目錄 yourCPLEXhome/python/VERSION/PLATFORM 中（或文件夾 yourCPLEXhome\python\VERSION\PLATFORM 中），運(yùn)雹此處 yourCPLEXhome 指定 CPLEX 安裝為 IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 一部頃胡分的位置，VERSION 指定與 CPLEX 兼容的 Python 版本，而 PLATFORM 表示操作系統(tǒng)與編譯器的組合。
有兩種可相互替代的方法來(lái)設(shè)置 CPLEX 的 Python API。
? 首選且最常用的方法是使用位于目錄 yourCPLEXhome/python/VERSION/PLATFORM 中（或文件夾 yourCPLEXhome\python\VERSION\PLATFORM 中）的腳本 setup.py。
? 或者，也可以將環(huán)境變量 PYTHONPATH 設(shè)置為 yourCPLEXhome/python/VERSION/PLATFORM 并通過(guò) CPLEX 來(lái)開(kāi)始運(yùn)行 Python 腳本。
在以下段落中對(duì)這兩種方法均進(jìn)行了進(jìn)一步詳述。
使用腳本 setup.py
要在系統(tǒng)上安裝 CPLEX-Python 模塊，請(qǐng)使用位于 yourCplexhome/python/VERSION/PLATFORM 中的腳本 setup.py。 如果要將 CPLEX-Python 模塊安裝在非缺省位置，請(qǐng)使用選項(xiàng) –home 識(shí)別安裝目錄。 例如，要將 CPLEX-Python 模塊安裝在缺省位置，請(qǐng)從命令行使用以下命令：
python setup.py install
要安裝在目錄 yourPythonPackageshome/cplex 中，請(qǐng)從命令行使用以下命令：
python setup.py install –home yourPythonPackageshome/cplex
這兩個(gè)命令（缺省和指定主目錄）均會(huì)調(diào)用 Python 包 distutils。 有關(guān)適用于該軟件包的其他選項(xiàng)，請(qǐng)參考 Python distutils 的文檔。
設(shè)置環(huán)境變量 PYTHONPATH
如果并行運(yùn)行 CPLEX 的多個(gè)版本，那么請(qǐng)使用此方法：通過(guò)環(huán)境變量 PYTHONPATH 來(lái)向 Python 安裝聲明 CPLEX 及其 Python API 的位置。
要開(kāi)始使用 CPLEX Python API，請(qǐng)將 Python 路徑環(huán)境變量 PYTHONPATH 設(shè)置為值 yourCplexhome/python/VERSION/PLATFORM。 通過(guò)設(shè)置此環(huán)境變量，該版本的 Python 可以找到其所需的 CPLEX 模塊以運(yùn)行使用 CPLEX Python API 的 Python 命令和腳本。
后續(xù)步驟
通過(guò)這些可相互替代的方法之一設(shè)置 Python 環(huán)境后，便可以前進(jìn)至啟動(dòng) CPLEX Python API主題。
第五步：實(shí)例
Python — version 2.7
有3個(gè)不同求解方式：
execfile(“cplexpypath.py”)
import cplex
from cplex.exceptions import CplexError
import sys
# data common to all populateby functions
my_obj =
my_ub=
my_colnames =
my_rhs =
my_rownames =
my_sense = “LL”
def populatebyrow(prob):
prob.objective.set_sense(prob.objective.sense.maximize)
# since lower bounds are all 0.0 (the default), lb is omitted here
prob.variables.add(obj = my_obj, ub = my_ub, names = my_colnames)
# can query variables like the following bounds and names:
# lbs is a list of all the lower bounds
lbs = prob.variables.get_lower_bounds()
# ub1 is just the first lower bound
ub1 = prob.variables.get_upper_bounds(0)
# names is
names = prob.variables.get_names()
rows = ,>,
,>>
prob.linear_constraints.add(lin_expr = rows, senses = my_sense,
rhs = my_rhs, names = my_rownames)
# because there are two arguments, they are taken to specify a range
# thus, cols is the entire constraint matrix as a list of column vectors
cols = prob.variables.get_cols(“x1”, “x3”)
def populatebycolumn(prob):
prob.objective.set_sense(prob.objective.sense.maximize)
prob.linear_constraints.add(rhs = my_rhs, senses = my_sense,
names = my_rownames)
c = ,>,
,>,
,>>
prob.variables.add(obj = my_obj, ub = my_ub, names = my_colnames,
columns = c)
def populatebynonzero(prob):
prob.objective.set_sense(prob.objective.sense.maximize)
prob.linear_constraints.add(rhs = my_rhs, senses = my_sense,
names = my_rownames)
prob.variables.add(obj = my_obj, ub = my_ub, names = my_colnames)
rows =
cols =
vals =
prob.linear_constraints.set_coefficients(zip(rows, cols, vals))
# can also change one coefficient at a time
# prob.linear_constraints.set_coefficients(1,1,-3.0)
# or pass in a list of triples
# prob.linear_constraints.set_coefficients()
def lpex1(pop_method):
try:
my_prob = cplex.Cplex()
if pop_method == “r”:
handle = populatebyrow(my_prob)
if pop_method == “c”:
handle = populatebycolumn(my_prob)
if pop_method == “n”:
handle = populatebynonzero(my_prob)
my_prob.solve()
except CplexError, exc:
print exc
return
numrows = my_prob.linear_constraints.get_num()
numcols = my_prob.variables.get_num()
# solution.get_status() returns an integer code
print “Solution status = ” , my_prob.solution.get_status(), “:”,
# the following line prints the corresponding string
print my_prob.solution.status
print “Solution value = “, my_prob.solution.get_objective_value()
slack = my_prob.solution.get_linear_slacks()
pi = my_prob.solution.get_dual_values()
x = my_prob.solution.get_values()
dj = my_prob.solution.get_reduced_costs()
for i in range(numrows):
print “Row %d: Slack = %10f Pi = %10f” % (i, slack, pi)
for j in range(numcols):
print “Column %d: Value = %10f Reduced cost = %10f” % (j, x, dj)
my_prob.write(“l(fā)pex1.lp”)
if __name__ == “__main__”:
if len(sys.argv) != 2 or sys.argv not in :
print “Usage: lpex1.py -X”
print ” where X is one of the following options:”
print ” rgenerate problem by row”
print ” cgenerate problem by column”
print ” ngenerate problem by nonzero”
print ” Exiting…”
sys.exit(-1)
lpex1(sys.argv)
else:
prompt = “””Enter the letter indicating how the problem data should be populated:
r : populate by rows
c : populate by columns
n : populate by nonzeros\n ? > “””
r = ‘r’
c = ‘c’
n = ‘n’
lpex1(input(prompt))
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