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我也要
1.mvn archetype:create这样的语法，这里archetype是一个插件标识而create是目标标识
2.一个Maven插件是一个单个或者多个目标的集合。
3.一个目标是一个明确的任务，它可以作为单独的目标运行，或者作为一个大的构建的一部分和其它目标一起运行。一个目标是Maven中的一个“工作单元(unit of work)”。
4.当提到一个插件目标的时候，我们常常用速记符号：pluginId:goalId。例如，当提到Archetype插件的create目标的时候，我们写成archetype:create。
AI数字人：口播与唇形同步的福音，支持本地部署/批量生成/口齿清晰
你也可以直接输入语音，虚拟化身会根据语音的节奏和语调，同步做出相应的动作和表情，表现更加生动。不过这依然是个值得关注的工具。借助先进的 AI 算法，Heygem 高精度捕捉五官、轮廓等特征，构建逼真的虚拟模型。同时，它还能克隆语音，捕捉人声的细微特征，支持多种语音参数设置，打造高度相似的音色效果。打开设置，调整镜像存储位置，镜像文件比较大70~80G，选择合适的盘，设置完成后点击“Apply & Restart”。数字人视频画面与声音高度同步，口型匹配自然流畅，智能优化音视频效果，带来极佳的视听体验。
maven学习笔记--常用插件(plugins)和目标(goals)
1、maven插件 Maven 的核心其实不做什么实际的事情，除了解析一些 XML 文档，管理生命周期与插件之外，它什么也不懂。Maven 被设计成将主要的职责委派给一组 Maven 插件，这些插件可以影响 Maven 生命周期，提供对目标的访问。绝大多数 Maven 的动作发生于Maven 插件的目标，如编译源码，打包二进制代码，发布站点和其它构建任务。 2、Help插件 你需要一个工
国产系统迁移实战：在银河麒麟V10上搞定Wine32位支持，让老Windows软件跑起来
本文详细介绍了在银河麒麟V10操作系统上构建Wine32位支持的全过程，帮助用户解决Windows应用迁移难题。从系统架构差异分析到Wine环境配置，再到实战应用部署与优化，提供了一套完整的解决方案，确保老Windows软件在国产系统上稳定运行。
Maven plugin中的lifecycle、phase、goal、mojo概念是什么（转载）
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不经意传输(OT)协议 - Mike Rosulek教授课堂笔记
OT扩展协议-IKNP
79、昇腾系列服务器/昇腾系列推理卡/昇腾系列嵌入式开发板+Dify+one api部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BW8A8+RAG本地模型知识库和负载均衡双实例
阶段，安装过程缺什么，，在docker外面git下源码，进入容器内部进行量化，这里的容器建议在创建个8卡的容器，双卡容器量化会显示npu显存不够，除非你用cpu转模型，我就懒得创建容器了，使用cpu量化吧，巨慢；创建容器，进入容器，计划使用两张昇腾NPU卡推理DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的W8A8模型，所以构建的容器用两张卡，选6、7卡吧，0-6号卡可以跑文本嵌入模型、重排序模型；直接进入量化阶段，在容器外面操作即可，环境不用管，因为系统已经默认配置了环境，直接跳到。
Spring Boot spring-boot-maven-plugin 参数配置详解
1. Spring Boot Maven plugin的5个Goals spring-boot:repackage，默认goal。在mvn package之后，再次打包可执行的jar/war，同时保留mvn package生成的jar/war为.origin；重新打包存在的jar或者war包从而使他们可以在命令行使用jar -jar来执行，使用layout=NONE也可以简单的打包有嵌套依赖的jar(没有主类，所以无法执行)；它可以替代常规的构件或者连接到构建生命周期并有独立的分级。 spring-boot
18、未来医疗信息学中的太赫兹天线技术
本文探讨了太赫兹天线技术在医疗信息学中的关键作用，重点分析了分裂环谐振器和纳米结构光导天线（PCA）的设计与性能提升方法，介绍了相干与非相干太赫兹检测技术，并通过等效电路模型和数值模拟深入解析PCA工作机理。文章还展示了太赫兹技术在无创血糖监测、肿瘤检测等医疗诊断中的实验应用，总结了其非侵入性、高分辨率成像和多参数分析等优势，同时指出信号检测难、成本高和技术复杂等挑战。未来趋势包括设备小型化、效率提升及与人工智能融合，拓展至药物研发、皮肤与神经疾病诊断等领域，展现出变革医疗健康的巨大潜力。
Maven Plugin
前言 在阅读详细说明文档前我们先来谈谈对Maven的一些理解，有助于从全局角度上了解Maven的作用与意义。 Maven是什么？通俗来讲，Maven有助于构建工程、管理Jar包、编译代码，还能自动运行单元测试、打包、生成报表，甚至能帮你部署项目。 使用Maven构建的项目均可以直接使用maven build完成项目的编译、测试、打包，无需额外配置。 Maven是通过pom.xml来执行任务的，其中的build标签描述了如何编译及打包项目，而具体的编译和打包工作是通过build标签中配置的 plugin
LLaMA Factory多卡微调的实战教程（持续更新）
本文主要介绍了LLaMA Factory多卡微调的实战教程（持续更新），希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 模型选型与下载 2.4 配置多卡环境 3. 运行代码 3.1 构建训练数据 3.2 修改配置文件 3.3 微调 3.3.1 zero3微调 3.3.2 启动API 3.3.3 模型测试
用 CL_ABAP_PARALLEL 把批量处理跑进并行对话进程：资源配额、超时治理与可复制的落地模板
文章摘要： CL_ABAP_PARALLEL是SAP推荐的并行处理工具，适用于时间窗口受限的批量任务处理。它基于aRFC/pRFC机制，通过对话进程实现并行，能将小时级任务压缩到分钟级。使用时需注意版本兼容性（可能需要Note 2791374）、资源限制（会话数、进程数）和任务切片策略。提供两种实现方式：继承式（重定义do方法）和接口式（实现IF_ABAP_PARALLEL）。关键参数包括并发控制（p_percentage）、超时设置（p_timeout）和调试开关（p_debug）。最佳实践建议按业务维度
Maven 插件与目标（Goals）
Maven 插件是 Maven 生态的重要组成部分，它们提供了扩展功能，使得 Maven 不仅能进行构建管理，还能执行编译、打包、测试、文档生成、部署等多种任务。除了绑定插件到构建生命周期外，Maven 允许手动执行插件目标。掌握 Maven 插件和目标的用法，可以让构建管理更加高效和灵活！，并探讨如何使用这些插件执行目标（Goals）。：管理项目的依赖，如下载、复制、解析依赖。目标是插件的具体执行任务，例如。在 Maven 中，每个插件都由多个。目标，用于编译 Java 源代码。目录，清理编译输出。
Aip1640、TM1640驱动程序
本文介绍了AIP1640/TM1640驱动芯片的编程实现，主要包括硬件接口定义和通信协议函数。通过宏定义配置时钟(CLK)和数据线(DIO)的GPIO控制，实现了I2C协议的启动、停止、字节发送等基本操作。核心函数AIP1640_Disp_Drive()完成显示驱动流程：先发送0x40命令设置地址自增模式，再发送0xC0起始地址和16字节显示数据，最后设置亮度参数。文中还包含5微秒延时函数、显示数据缓冲区定义，以及LED和数码管(SMG)的位映射注释说明。该代码适用于控制LED数码管显示，支持亮度调节功能。
Eclipse集成Maven的三大断层与m2e深度解析
Maven是一个声明式构建工具，依赖pom.xml定义项目结构与依赖关系；其核心原理在于坐标系统、本地仓库索引和生命周期模型。技术价值体现在标准化构建、依赖传递管理与跨IDE可复现性。典型应用场景包括Java企业级开发、Spring Boot项目构建及多模块微服务工程。然而在Eclipse中，由于m2e插件需将Maven的声明式语义翻译为Eclipse的命令式工程模型（.project/.classpath），导致工程元数据解析、依赖映射与生命周期绑定三层断层。尤其当用户混淆Maven Runtime配置与
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
Maven插件和目标（goals）的作用是什么？
插件：Maven的扩展机制，用于实现特定的功能，包含一个或多个目标。目标：插件中定义的具体任务，可以在命令行或POM文件中调用，可以绑定到生命周期阶段或单独执行。合理使用插件和目标可以简化构建过程，提高开发效率，确保项目的质量和可靠性。：编译Java代码。：运行单元测试。：生成JAR文件。：生成WAR文件。：管理和分析依赖。：清理构建输出目录。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用Maven插件和目标。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Plugin(插件)和Goals(目标)
插件和目标是maven真正的实现部分，也就是说最后真真正正“干活”的，就是Plugin(插件)和Goals(目标)。 一个Plugin中可以包含1个或多个Goal，而Goal通常是和生命周期中的某个阶段绑定在一起的。 插件和目标通常使用“插件:目标”的形式来表示。我们要熟记这种形式，因为它是能被maven直接识别并执行的。 常用的插件有： maven-compiler-plug
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
如何查看maven plugin所包含的goal
本文主要说明如何使用maven的help插件查看其他maven插件提供的goal信息。 maven项目的构建生命周期（build lifecycle）由很多阶段组成：从validate到deploy。 maven插件中包含goal。这些goal可以被绑定到不同的maven的构建阶段上。goal表示一个特定的任务，是一个比构建阶段更细粒度的构建步骤，用于构建和管理当前项目。 要使用maven插...
【MAVEN】项目管理插件maven-plugins
maven插件使用介绍
《Maven实战》阅读总结（三）Maven生命周期与插件
Maven生命周期与插件 除了坐标、依赖以及仓库之外，Maven另外两个核心概念是生命周期和插件。命令行的输入往往对应生命周期，而生命周期是抽象的，实际行为由插件完成。 何为生命周期 在Maven出现之前，项目构建的生命周期就已经存在，清理、编译、测试及部署。但公司与公司间，项目与项目间，往往使用不同方式做类似的工作。Maven的生命周期...
Spring Boot的Maven插件Spring Boot Maven plugin详解
Spring Boot的Maven插件（Spring Boot Maven plugin）能够以Maven的方式为应用提供Spring Boot的支持，即为Spring Boot应用提供了执行Maven操作的可能。 Spring Boot Maven plugin能够将Spring Boot应用打包为可执行的jar或war文件，然后以通常的方式运行Spring Boot应用。 Spring Boo...
maven学习(一)
maven学习过程知识点补充 参考： 一.maven常用指令(goals) 每个生命周期包含了多个步骤（phase），而 goal 则是绑定到 phase 上的，每一个 phase 都对应 1 个或多个 goal。 goal 是存在于 maven plugin 中，因此，大多数的 maven 功能实际上是存在于插件中，一个 maven 插件提供了一组可以被运行的 goal。 1.mave...
maven lifecycle, plugin, phase以及goal
Maven项目构建基本结构 当我们构建一个maven项目时，如mvn clean install,会根据maven lifecycle（生命周期）以及传入的phase（阶段）或goal(目标）对项目进行编译打包。 lifecycle，phase和goal的基本关系如下图 maven生命周期 maven项目中内置了三个常用的lifecycle 生命周期(lifecycle) 描述 ...
是goal还是phase？Maven插件(plugin)goal的执行与生命周期(lifecycle)phase的关系
这其实并不是一个复杂的问题，但是似乎没有什么资料对此做过清晰的说明，本文将对这个问题做一个详细的解释。背景知识maven对构建(build)的过程进行了抽象和定义，这个过程被称为构建的生命周期(lifecycle)。生命周期(lifecycle)由多个阶段(phase)组成,每个阶段(phase)会挂接一到多个goal。goal是maven里定义任务的最小单元，相当于ant里的target。以ph...
【Maven】（六）详细聊聊 Maven 的生命周期、阶段(phase)、插件目标(goal)
本篇主要讲解的是Maven 通过生命周期阶段与插件目标的绑定来实现项目的构建流程： 生命周期有三种，分别是`clean`,`default`,`site` 每种生命周期都由多个阶段组成 执行构建时，会按照阶段顺序从上到下的执行，但只有绑定了插件目标的阶段才会执行 可以在通过``标签引入插件，通过``来定义执行计划，通过``与``绑定阶段与插件模板 除了在`pom.xml`中指定阶段与插件目标的绑定关系之外，还可以通过插件的配置文件`plugin
maven的install插件、对应的几个goals、及使用方法
maven的install插件、对应的几个goals、及使用方法
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