Maven学习详解（13）——Maven常用命令大全与pom文件讲解

最新推荐文章于 2025-06-20 20:14:40 发布
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Maven常用命令大全与pom文件讲解
大王的博客
08-20 3096
一、Maven常用命令 1.1、Maven 参数 -D 传入属性参数 -P 使用pom中指定的配置 -e 显示maven运行出错的信息 -o 离线执行命令,即不去远程仓库更新包 -X 显示maven允许的debug信息 -U 强制去远程参考更新snapshot包 例如 mvn install -Dmaven.test.skip=true -Poracle 其他参数可以通过mvn help 获取 1.2、maven常用命令 1、mvn clean 说明: 清理项目生产的临时文件...
Maven命令大全与作用详解 —— 全面指令速查与实战用法
IT技术学习与工作笔记分享
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熟练掌握 Maven 指令，是高效开发、规范协作、自动化运维的基础。欢迎留言交流你的使用心得与问题！END。
Maven详解（学习、安装、配置）——看这个一篇就够了
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（之前我们创建项目,需要确定项目的目录结构,比如src 存放Java源码, resources存放配置文件,webContent放前端页面,还要配置环境比如JDK的版本等等,如果有多个项目 那么就需要每次自己搞一套配置,十分麻烦。操作麻烦，如果人家版本更新了，或者我们的项目需要更新某个模块，导致之前加入的依赖包，又需要重新下载最新版本，重新加入到项目里。：Maven公司团队所管理的服务器，架设在Internet上，为全世界的所有Maven工程服务，基本上存储着99%的jar包。①阿里中央仓库（首选推荐）
Maven中pom文件结构详解
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07-22 2686
关于maven中pom.xml核心文件的详细介绍，5000字深度解析。
Maven 之工程化开发核心指南：插件配置、pom 文件与依赖管理
艺杯羹的博客
06-20 1736
在 Java 工程化开发中，Maven 以标准化流程解决依赖管理与构建难题。本文聚焦 Maven 核心应用，详解插件配置（本地 / 全局路径设置）、Maven 工程目录规范（源码根 / 资源根标记），深度拆解 pom 文件三大要素（groupId/artifactId/version）及依赖配置（Servlet/JSP 依赖范围设置）。结合 Tomcat 插件实战，演示 Web 项目从代码编写到运行的全流程，剖析依赖冲突解决方案，助开发者掌握 Maven 工程化思维，实现高效团队协作与项目迭代
Maven学习笔记：pom文件配置信息详解
sinat_38393872的博客
03-07 5658
本文是自己的学习笔记，主要参考÷≥资料如下。 - B站，黑马程序员制作，https://www.bilibili.com/video/BV1Ah411S7ZE?p=5 1、plugin配置 1、plugin配置 <plugin>用于配置 ...
【maven】pom文件详解
2401_85111576的博客
06-19 1393
针对最近很多人都在面试，我这边也整理了相当多的面试专题资料，也有其他大厂的面经。希望可以帮助到大家。最新整理面试题上述的面试题答案都整理成文档笔记。也还整理了一些面试资料&最新2021收集的一些大厂的面试真题最新整理电子书最新整理大厂面试文档以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。最新2021收集的一些大厂的面试真题最新整理电子书[外链图片转存中…(img-Qqe8Q6bO-1718782585747)]最新整理大厂面试文档。
Maven的pom文件详解
筱进GG
01-14 1780
​​​​​​POM基本项目信息 groupId:项目或者组织的唯一标志 artifactId:项目的通用名称 version:项目的版本 packaging:打包机制，如pom,jar,maven-plugin,ejb,war,ear,rar,par name:用户描述项目的名称，无关紧要的东西，可选 url:应该是只是写明开发团队的网站，无关紧要，可选 POM依赖关系 依赖关系示...
Maven详解！最详细的Maven教程——入门到精通
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11-02 7460
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【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​ 内容概要：本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究，提出基于Matlab代码实现的解决方案。研究重点在于设计适用于动态环境的路径规划算法，确保多无人机在复杂任务场景下能够高效协同飞行并有效避免碰撞。文中结合智能优化算法与路径规划技术，探讨了无人机编队、任务分配及实时避障策略，通过Matlab仿真验证所提方法的有效性与鲁棒性，为多无人机系统在实际应用场景中的部署提供了技术支持和理论依据。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机控制、路径规划或智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于灾害救援、环境监测、物流配送等多无人机协同作业场景；②实现动态环境中无人机间的高效协同与安全避障，提升任务执行效率与系统安全性； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，并可根据具体应用场景调整参数或扩展功能以满足实际需求。
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一、基础信息 数据集名称：Bottle Fin实例分割数据集 图片数量： 训练集：4418张图片 验证集：1104张图片 总计：5522张图片 分类类别： - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式：YOLO格式，包含多边形坐标，适用于实例分割任务。 数据格式：图片格式常见如JPEG或PNG，具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型，适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制：可能应用于制造、物流或零售领域，用于自动化检测和分类物体，提升生产效率。 计算机视觉研究：支持实例分割算法的学术研究，促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训：可用于高校或培训机构的计算机视觉课程，作为实例分割任务的实践资源，帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计：包含7个不同类别，涵盖数字和Bottle Fin对象，增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注：标注采用YOLO格式的多边形坐标，确保分割边界的精确性，提升模型训练效果。 数据规模适中：拥有超过5500张图片，提供充足的样本用于模型训练和验证，支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性：标注格式直接兼容主流深度学习框架（如YOLO），便于快速集成到各种实例分割项目中。
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