nexus私服的使用+项目的发布

Sonatype nexus3 数据迁移及升级3.71+(迁移到H2数据库) nexus3旧版本OrientDB升级H2,及整体迁移nexus3数据到其它服务器。 阅读详情

nexus的安装

  • 下载nexus 地址:http://download.youkuaiyun.com/detail/javamrzhang/9907629
  • 将G:\DevelopmentTools\nexus-2.0.3-bundle\nexus-2.0.3\bin 该路径配置到环境变量中,(此路径要参照你下载后放置的路径)
  • 打开文件”G:\DevelopmentTools\nexus-2.0.3-bundle\nexus-2.0.3\bin\jsw\conf\wrapper.conf” 将此处wrapper.java.command的值设置为G:\DevelopmentTools\jdk1.7\bin\java (java的环境变量)
  • 打开控制面板 执行nexus install (安装服务)
  • 执行 nexus start (启动服务)
  • 进行访问 http://127.0.0.1:8081/nexus (nexus默认的用户名:admin 密码:admin123)

项目私有仓库的配置

  • 项目的pom.xml文件中配置私有仓库的路径
<!-- 仓库的地址的配置 ,id name 都要唯一,后续maven的setting.xml 文件中有用到-->
    <repositories>
        <repository>
            <id>nexus</id>
            <name>Nexus Repository</name>
            <url>http://127.0.0.1:8081/nexus/content/groups/public/</url>
            <releases>
                <enabled>true</enabled><!-- 指定releases版本的可以用 -->
            </releases>
            <snapshots>
                <enabled>true</enabled><!-- 指定snapshots版本的可以用 -->
            </snapshots>
        </repository>
</repositories>

至此,该项目会直接到私服中去下载你指定的依赖库。

  • 如果我们搭建多个项目,却在pom文件中指定了不同的 repository,又想要让它们私服中去下载呢?先看它们各自的repository
<!--项目一-->
<repository>
            <id>h1</id>
            <name>h1 Repository</name>
            <url>http://xxxxxxx</url>
            <releases>
                <enabled>true</enabled>
            </releases>
            <snapshots>
                <enabled>true</enabled>
            </snapshots>
</repository>
<!--项目二-->
<repository>
            <id>h2</id>
            <name>h2 Repository</name>
            <url>http://xxxxxxx</url>
            <releases>
                <enabled>true</enabled>
            </releases>
            <snapshots>
                <enabled>true</enabled>
            </snapshots>
</repository>
  • 解决这个的办法就是直接配置 maven 中的 setting.xml 文件的 镜像地址,将其指向中央仓库地址
    在mirrors 节点中加入该子节点
 <!--mirrorOf 其实指其实是repository节点中的id节点的文本值 h1,h2,nexus3等等, 这边直接用*表示全部匹配-->
<mirror>
      <id>central</id>
      <mirrorOf>*</mirrorOf>
      <name>Human Readable Name for this Mirror.</name>
      <url>http://127.0.0.1:8081/nexus/content/groups/public/</url>
</mirror>
  • 此外这边还要注意一点,就是该镜像并无指明从仓库是否可以下载snapshot版本或releases版本。所以还需在profiles 节点中加入如下配置
<profile>
      <repositories>
        <repository>
          <id>central</id>
          <name>Repository for JDK 1.4 builds</name>
          <!--配置了镜像之后这个就没有URL意义了-->
          <url>http://127.0.0.1:8081/nexus/content/groups/public/</url>
          <layout>default</layout>
          <!--此处就是进行指明了可下载什么版本的-->
          <releases>
                <enabled>true</enabled>
            </releases>
            <snapshots>
                <enabled>true</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
      </repositories>
 </profile>
  • 至此所有的配置已经完成了。 记住maven中的setting.xml 是全局文件,也就是说只要setting.xm文件配置了,那么所有项目的pom.xml文件都是参照此文件的配置。

发布项目到私服

  • 在项目pom.xml加入如下配置
<!--此处指明是snapshot版本发布的位置-->
<distributionManagement>
    <snapshotRepository>
            <id>snapshot</id><!--在setting.xml配置文件中需要用到,需唯一-->
            <name>snapsho project</name>
            <url>http://127.0.0.1:8081/nexus/content/repositories/snapshots</url>
    </snapshotRepository>
<distributionManagement>
<!--此处指明了release版本发布的位置-->
<distributionManagement>
     <repository>
            <id>release</id><!--在setting.xml配置文件中需要用到,需唯一-->
            <name>Releases Project</name>
            <url>http://127.0.0.1:8081/nexus/content/repositories/releases</url>
    </repository>
<distributionManagement>
  • 这里需要注意如果是snapshot版本的话pom.xml 中 version节点的必须为 0.0.1-SNAPSHOT
    相反release版本的话,当然就是 0.0.1-release不能是0.0.1-SNAPSHOT ,不然发布会不成功。
  • 在setting.xml 的servers节点中配置发布时需要的账号和密码
<server>
      <id>snapshot</id>
      <username>deployment</username><!--这里的账号和密码都可以在nexus中进行设置--->
      <password>deployment123</password>
    </server>
    <server>
      <id>release</id>
      <username>deployment</username><!--这里的账号和密码都可以在nexus中进行设置--->
      <password>deployment123</password>
 </server>
  • 此外还需要在nexus中对各个仓库中的Access Settings 项进行指定项目发布权限的配置。
    这里写图片描述
Maven教程-使用Nexus搭建私服 上图中的 nexus-2.12.0-01和sonatype-work目录就是解压tar包后的两个目录,nexus-2.12.0-01中是nexus的核心文件,sonatype-work,会将下载来的开发包放置在其中。当然我们也避免不了会使用到一些第三方的 jar ,而这些jar包也不存在于互联网上的maven中央仓库中,这时我们可以手工添加jar 到我们的私服中。1.在POM中配置Nexus私服,这样的配置只对当前的Maven项目有效。所部署的包就自动上传到了nexus安装目录下的。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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