史诗级!有手就会的Maven教程(八)

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Maven 聚合

在开发2个以上模块的时候,每个模块都是一个 Maven Project。比如搜索平台,学习平台,考试平台。

开发的时候可以自己管自己独立编译,测试,运行。但如果想要将他们整合起来,我们就需要一个聚合工程。

(1) 父模块的创建

父模块一般承担聚合模块和统一管理依赖的作用,没有实际代码和资源文件.

父模块就是创建一个普通的 Maven Project , 此处省略.

但是需要注意的是: 父模块的打包方式必须是 pom.

 

(2) 子模块的创建

① 子模块需要创建为 Maven Module 项目.

② 选择该子模块所属的父模块

③ 打包方式 : web 项目需要打 war 包,其他的比如 dao 层, service 层, entity 层都可以打 jar 包.

(3) 项目结构

完成后的项目结构如下:

(4) 父模块的 pom 文件

指明它的子模块都有哪些.

(5) 子模块的 pom 文件

指明它的父模块是谁.

(6) 聚合工程的依赖传递

一般都是在父模块的 pom 中定义项目用到的依赖以及版本,

然后在子模块的 pom 中, 需要什么依赖就直接引入, 不引入版本号, 依赖会自动从父模块中传递到子模块中.

① 父模块中定义依赖

② 子模块中使用依赖

子模块中使用的话, 不需要定义版本号.

(7) 聚合工程的安装.

聚合工程不需要每个模块分别安装, 只要对父工程安装即可.

① 在 打包方式为 pom 的模块中, 添加插件.

② 在父模块上, 右键 -> Run As -> Maven install.

③ 执行结果 : 父工程和子模块都Build成功了。

(8) 多模块的 WEB 项目运行.

在 打包方式为 pom 的模块上, 右键

 

C#上位机实战:工业产线数据采集与监控系统开发(附源码思路) 模块化设计:四层架构清晰,各模块独立可替换,便于后期维护与扩展;稳定性强:支持断线重连、异常重试、并发采集,满足工业7×24小时运行需求;实用性高:覆盖产线监控核心功能,可视化组件适配工业场景,操作简单;源码可复用:通信类、采集服务、报警管理器等可直接复制到其他上位机项目。 阅读详情

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贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

史诗级!有手就会的Maven教程(五)

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