Maven clean和install的区别及IDEA如何clean或者install Maven项目

本文介绍了Maven的基本概念,包括其作为项目构建工具的作用和生命周期中的关键阶段,如clean(删除target文件夹)和install(安装到本地仓库)。此外,还详细阐述了在IntelliJ IDEA中执行Maven clean和install命令的步骤,以帮助开发者更高效地管理Java项目。

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一、再谈什么是Maven?

Maven——安装及配置_我那个果味的博客-优快云博客

在构建一个项目时需要用到很多第三方的类库,如写一个使用Spring的Web项目就需要引入大量的jar包。一个项目Jar包的数量之多往往让我们瞠目结舌,并且Jar包之间的关系错综复杂,一个Jar包往往又会引用其他Jar包,缺少任何一个Jar包都会导致项目编译失败。

以往开发项目时,程序员往往需要花较多的精力在引用Jar包搭建项目环境上,而这一项工作尤为艰难,少一个Jar包、多一个Jar包往往会报一些让人摸不着头脑的异常。

而Maven就是一款帮助程序员构建项目的工具,我们只需要告诉Maven需要哪些Jar 包,它会帮助我们下载所有的Jar,极大提升开发效率。
 

maven生命周期(lifecycle)由各个阶段组成,每个阶段由maven的插件plugin来执行完成。生命周期(lifecycle)主要包括clean、resources、complie、install、pacakge、testResources、testCompile、deploy等,其中带test开头的都是用业编译测试代码或运行单元测试用例的。
 

二、Maven基本命令精简:

1.-v:查询Maven版本

        本命令用于检查maven是否安装成功。

        Maven安装完成之后,在命令行输入mvn -v,若出现maven信息,则说明安装成功。

2. compile:编译

        将java源文件编译成class文件

3.test:测试项目

        执行test目录下的测试用例

4.package:打包

        将项目打成jar包至target目录下

5.clean:删除target文件夹

        删除由项目编译创建的target文件夹

6.install:安装

        将当前项目jar包安装(放置)至Maven的本地仓库中。供其他项目使用

三、如何在idea中使用maven命令(clean-----install)

1.第一步在idea界面右侧找到maven并点击---如图所示

2.第二步在你项目文件下找到Lifecycle(生活周期) 并点击

补充:同级Plugins、Dependencies英文翻译

Plugins: 插件

Dependencies:项目依赖(依赖关系)

 

 

 3.最后可以根据项目需要点击相应maven命令。

 

 

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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