利用Eclipse搭建Maven的web工程

本文介绍了如何解决Eclipse中JDK版本过低的问题,并提供了两种更新JRE库的方法。第一种是在项目属性中直接修改,第二种是通过在pom.xml文件中添加插件配置来指定编译版本。

一、Eclipse当前版本

二、创建项目

对着项目右键Properties,点击Java Build Path,你会发现当前的jre库过低,修改jre库有如下两种方法:
方式一(不推荐):

点击Apply完成应用,此时项目可能会报错,错误如下:
Java compiler level does not match the version of the installed Java project facet.
对着项目右键Properties

点击Apply完成应用,点击ok关闭当前窗口

方式二:
在pom.xml文件下添加如下代码

<build>
    <plugins>
            <!-- 统一源代码编译输出的JDK版本 -->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.5.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.8<!--替换成你自己的jdk版本--></source>
                    <target>1.8<!--替换成你自己的jdk版本--></target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
  </build>
同时还要做如下操作:

注意:

如果修改项目右击–>Project Facets–>Dynamic Web Module对应版本号的话,那src/main/webapp/web-inf/web.xml声明处的文档也要修改版本号,反之亦然。

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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