Maven学习笔记1

1.1安装,将maven解压,把bin目录放在用户环境变量的path下

1.2本地仓库的安装
修改maven安装路径下的conf目录下的settings.xml文件,如我把仓库改为E:/maven/repo,默认在

C:\Documents and Settings\Administrator\.m2下面


<localRepository>E:/maven/repo</localRepository>


1.3创建一个简单的项目:
创建pom.xml文件:
groupId  表示项目的名称
artifactId 表示项目的模块名称,建议使用“项目的名称-模块名称”来表示
version 表示这个项目版本名称
<dependencies> 自动加入依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<project xmlns="
http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-

instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0

http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

 <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 <groupId>org.test.maven</groupId> 
 <artifactId>hello-second</artifactId> 
 <version>SNAPSHOT-0.0.1</version>

 <dependencies>
  <dependency>
   <groupId>junit</groupId>   自动加入junit依赖
   <artifactId>junit</artifactId> 
   <version>4.10</version>
   <scope>test</scope>
  </dependency>
 </dependencies>
</project>


1.4
源代码应该放在src/main/java中
源代码资源文件应该放在src/test/java文件夹中
测试代码的资源文件应该放在src/test/resources文件夹中

1.5运行maven

mvn clean  --> 清理操作(默认清理target文件夹)
mvn clean compile --> 先清理,再编译操作
mvn clean test --> 先运行清理,在再测试操作
mvn clean package --> 先清理,再打包操作
mvn clean install --> 先清理,再安装操作 会将打好的包拷贝、安装到本地仓库,以便其他项目使用
mvn clean deploy --> 先清理再发布(发布到私有服务器上)

1.6maven的生成方式
1>由于maven有一些固定的生成模式,所以使用
基于骨架的生成
mvn archetype:generate

2>STS和myeclipse都自带了maven的支持,引用自己的maven和自己的仓库
如果是eclipse需要安装m2eclipse

 

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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