什么是Maven

Maven是一种用于构建和管理Java项目的工具,它通过统一项目结构和jar包管理,简化了开发流程。本文介绍了Maven的基本概念,包括其项目结构特点、jar包共享机制,以及如何配置Maven使用阿里云镜像加速下载。

什么是Maven

Maven 是专门用于构建和管理Java相关项目的工具。

Maven是意第绪语,依地语(犹太人使用的国际语),表示专家的意思。 

所以用Maven管理Java 项目,你就是专家了 -_-!

 

Maven 主要用处一:相同的项目结构

这个和unity有些相似,比如unity里的Resources文件夹,必须叫这个名

使用Maven管理的Java 项目都有着相同的项目结构
1. 有一个pom.xml 用于维护当前项目都用了哪些jar包
2. 所有的java代码都放在 src/main/java 下面
3. 所有的测试代码都放在src/test/java 下面

 

 

Maven 主要用处二:统一维护jar包

比如说有3个Java 项目,这些项目都不是maven风格。那么这3个项目,就会各自维护一套jar包。 而其中有些jar包是相同的。

而maven风格的项目,首先把所有的jar包都放在"仓库“ 里,然后哪个项目需要用到这个jar包,只需要给出jar包的名称和版本号就行了。 这样jar包就实现了共享

如图所示,在pom.xml里,表示用到了mysql 的jar包,版本号是5.1.30。

那么仓库在哪里? 怎么建设呢? 在后续教程会讲到: 仓库

  

仓库概念

所谓的仓库就是用于存放项目需要的jar包的。
maven采用一个仓库,多个项目的方式,让多个项目共享一个仓库里的相同jar包。

 

打开
D:\software\apache-maven-3.5.0\conf\settings.xml

可以看到,在52行指定了仓库的位置是${user.home}/.m2/repository。
对应我的机器就是

C:\Users\X7TI\.m2\repository

 

  

 

默认下载路径

maven 会默认从maven官方提供的服务器下载jar包。 
而官方服务器在国外,因为大家都知道的原因,网速很慢,而且容易卡断。 为了便于快速下载相关jar包,可以使用国内maven 阿里云的下载地址

D:\software\apache-maven-3.5.0\conf\settings.xml

修改在mirrors下新加一个阿里云的镜像地址:

<mirror>
<id>alimaven</id>
<mirrorOf>central</mirrorOf>
<name>aliyun maven</name>
<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/repositories/central/</url>
</mirror> 

 

下载与配置MAVEN

官方最新版下载地址:http://maven.apache.org/download.cgi

 

配置环境变量

右键我的电脑-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量-Path

 

使用win+r, 然后输入cmd 打开命令行,输入如下命令

 
mvn -v
 

倘若出现如图所示的截图,即表示配置成功了

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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