为已有的web项目添加maven支持

Detector-Free SfM 项目复现完整指南:从环境搭建到代码解析与可视化 本文提供了Detector-Free SfM项目的完整复现指南,涵盖技术背景、环境配置、代码解析和可视化方案。重点包括: 技术背景:Detector-Free SfM通过两阶段策略(粗重建+迭代精化)解决了传统SfM在弱纹理区域的瓶颈问题,采用深度学习匹配器替代传统特征点检测。 环境配置: 详细硬件要求与推荐配置(GPU/CPU/内存) 完整的Ubuntu系统设置步骤 Conda环境创建与依赖安装流程 关键组件安装指南(PyTorch、COLMAP等) 常见错误解决方案 项目特点: 支持多种Detector 阅读详情

为已有的web项目添加maven支持

项目还是之前的项目,现在我要在原有项目中加入maven支持,但是myeclipse只能在建立web project时有选项可以为项目加入maven支持,但我的项目已经生成好久了,所以只能自已动手了。

步骤如下;(做完之后好几天才写的,难免有遗漏)

注:我的环境为:myeclipse7.5和maven2.2;myeclipse7.0自带的好像是maven1.*(未查证),所以步骤可能不能,推荐使用maven2

1.修改目录 

    先要将目录结构改为maven项目的目录结构做法是:

     A:先将原src重命名为"java",(如果使用svn改完命后要先提交,不然不让建立src目录)

     B:建立"src"目录,在src下建立"main"目录,把重命名的"java"目录拽到"main"下,这时如果"java"变为普通目录,那么把它改为源码目录(右键->build path-> use as source folder)

     C: 把原来的WebRoot目录重命名为"webapp",把它拽到"main"下

     D:建立其它所需目录,src/test/java(源码目录)  ; src/test/resources ; src/main/resources  ;target等.

    由于改变了目录所以现在项目已经无法再用原来的方法部署了,现在做下一部改下目录的设置让项目可以用原方法部署 

2.将 webapp设置WebRoot目录

    到工作目录你的项目下的.mymetadata(隐藏)文件中的<attribute name="webrootdir" value="WebRoot" /> 改为

   <attribute name="webrootdir" value="/src/main/webapp " />

    修改项目下的.classpath文件 中的 源码输出路径为: <classpathentry kind="src" output="src/main/webapp/WEB-INF/classes " path="src/main/java"/> 修改 主输出路径为:<classpathentry kind="output" path="src/main/webapp/WEB-INF/classes" />

     重启eclipse,现在又可以以原来的方法部署项目了。 

3.建立pom.xml文件和对相关框架的依赖 

    新建一个web project项目并让为它添加maven支持,然后再这个项目中加入你所使用的框架支持如:hibernate,spring,jsf等所有你需要并myEclipse可以提供的支持(这个过程可能要等一段时间,因为maven会自动到主镜像站下载所需的jar包和pom文件到本地库),这时MyEclipse会为你在pom中加入你所需要的依赖关系。把这个pom.xml 文件拷到你的项目根目录并修改groupId和artifactId为你的项目的名子,现在在为项目加入一个maven的Build配置,让MyEclipse认为这个项目是一个Maven项目,修改项目下的.project文件 :

buildSpec小节 加入 :

        <buildCommand>
            <name>org.maven.ide.eclipse.maven2Builder</name>
            <arguments>
            </arguments>
        </buildCommand>

natures小节中加入

        <nature>org.maven.ide.eclipse.maven2Nature</nature>

   重启Eclipse,发现现在项目文件夹上已经有一个M图标了,说明Eclipse已经认为这是一个Maven项目了 

   注:为了能使项目还能以原来的方法部署现在暂时不要删除原来引用jar的的Build path,在最后再删除它们

4.加入其它jar包的依赖 

   现在的pom.xml文件已经有了我们所需框架的jap依赖定义了,但是你可能和我一样有一些其它jar包的依赖要把它加入到pom.xml文件,做法如下:先到maven的库查询网站去查找你所需的jar文件(注意版本),如果找到直接把它加入到你的pom.xml文件中,如:

        <dependency>
            <groupId>mx4j</groupId>
            <artifactId>mx4j</artifactId>
            <version>3.0.1</version>
        </dependency>

这时maven会自动到maven库中去下载这个jar和这个jar所依赖的jar ,注意在你的maven更新过程中可能出现存在循环依赖的提示,这是因为你所加入的其它包中已经通过依赖关系加入了这个jar包,而你又手到加入了这个包,所以你只要放心的把你手动加入的依赖包定义删除就行了。由于Maven会自动加入包的依赖关系,所以很可能会造成包的冲突,遇到最多的应该是hibernate的asm包冲突,这时你可以定义一下要求hibernate不下载指定的依赖jar,像这样:

        <dependency>
            <groupId>org.hibernate</groupId>
            <artifactId>hibernate</artifactId>
            <version>3.2.5.ga</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>asm</groupId>
                    <artifactId>asm</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>asm</groupId>
                    <artifactId>asm-attrs</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>cglib</groupId>
                    <artifactId>cglib</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

另外我还遇到了xfire的spring1.2和我使用的spring2.0冲突

        <dependency>
            <groupId>org.codehaus.xfire</groupId>
            <artifactId>xfire-spring</artifactId>
            <version>1.2.6</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.springframework</groupId>
                    <artifactId>spring</artifactId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <groupId>org.springframework</groupId>
                    <artifactId>spring-mock</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

现在已经为项目加入了maven远程库中已有的jar支持了,但是有可能像我一样还需要一些在maven远程库中不存在的jar,像这样的问题有两个解决办法一种是在公司内部自已架一个maven库,这种做法很费力,但如果你的公司很大,并且有很多maven项目的话,用这种方法就比较实用和方便的,我用的是第二种方法,直接把所需的jar加入到本地库上,并在pom中引用,方法如下:

A:你要先下载一个maven装到你的机器中(不知道怎样直接使用MyEclipse的maven),装好后在命令行运行mvn -v  如果正确反回则安装成功(安装很简单,解压后设下环境变量就行了,一个是M2_HOME,并把你的%M2_HOME%/bin加入到path中,另外确保你有JAVA_HOME的环境变量)

B:运行mvn命令将jar加入到本地库,这是我加入一个shark包的命令如下:

mvn install:install-file -Dfile=sharkcaching-lru.jar -DgroupId=com.dgsoft.extend -DartifactId=sharkcaching-lru -Dversion=2.2.1 -Dpackaging=jar

注意修改为你的。参数依次为:jar文件名,组织名,定义名,版本,类型。

C:把你加入的jar定义到pom.xml,针对上面的有如下定义:

        <dependency>
            <groupId>com.dgsoft.extend</groupId>
            <artifactId>sharkcaching-lru</artifactId>
            <version>2.2.1</version>
        </dependency>

D:如果你也和我一样有很多这样的包,那么和以写一个.bat文件(我在linux下是.sh),方便以后加入,另外我还用DELPHI写了一个自动查找文件夹下的*.jar文件并自动生成安装jar到本地库的bat(或sh)文件和pom.xml文件的小程序,如果有需要可以给我留言,我可以传上来。

现在万事俱备,只欠东风了,下面做最后一步 

5.修改项目的包引用为pom.xml所设置的依赖。 

现在我们可以把原来项目的包引用改成使用maven的依赖库了,做法很简单,修改你项目的.classpath配置文件,把原来的包引用全部删除,并加入maven的依赖引用,我的.classpath文件最后是这样的,发出来为大家做参考

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<classpath>
    <classpathentry kind="src" output="src/main/webapp/WEB-INF/classes" path="src/main/java"/>
    <classpathentry kind="src" output="target/test-classes" path="src/test/java"/>
    <classpathentry excluding="**" kind="src" output="target/test-classes" path="src/test/resources"/>
    <classpathentry kind="con" path="org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINER/org.eclipse.jdt.internal.debug.ui.launcher.StandardVMType/J2SE-1.5"/> 
    <classpathentry kind="con" path="org.maven.ide.eclipse.MAVEN2_CLASSPATH_CONTAINER"/> 
    <classpathentry kind="output" path="src/main/webapp/WEB-INF/classes"/>
</classpath>

因为我使用的是javaee5项目,所以黑色加粗部分的配置你的可能和我的不一样

重启Eclipse ,在项目上右键->properties->java build path->order and Export 中的 Maven Dependencies中的勾打上。

现在项目上即可以用原来的方式部署,调试,也可以使用maven的构建、测试等Maven功能了。 

最后说下我在过程中遇到的问题,你可能遇不到,也可能遇到:

1.Maven依赖包冲突,前面说过了。

2.修改pom.xml的依赖包后,eclipse对maven包的引用并不刷新,这可能是Myeclipse7.5的一个bug, 我在试用8.5时好像就没这个问题了,解决方法是在修改了pom.xml的依赖后,在项目上右键-> Maven4MyEclipse->运行一下Enable Nested Modules或Disable Nested Modules就会刷新MyEclipse的Maven Dependencies引用了。

3.xfire的jaxb-api的jar包和jdk1.6的rt.jar冲突,这个问题很怪,虽然Eclipse提示代码错误,但是我把项目部署到jdk1.6的服务器上,这部分功能还是好使的。但是eclipse提示错误看起来还是很不爽的。要解决这个问题你需要一个1.5的jdk,但是我在.classpath中已经配置了使用1.5的jdk了,但是eclipse还使用1.6的jdk呢,因为你的eclipse并不知道jdk1.5的存在,只要在你的eclipse设置的jres中查找到1.5的jdk后项目就会自动使用1.5的jdk引用做为build path了(注:不用将jdk1.5设为默认jdk)。

4.javaee相关包不存在或冲突:

不存在的原因是你的pom.xm中的依赖设置中使用了provided定义生存周期,这个设置是认为在环境中已经存在这个包了所以就不再部署了,只要改一下生存周期就行了,冲突也是一样的(一般是openejb的javaee-api和tomcat的javaeeapi冲突),只要加上这个关键字就行了。我的javaee部分配置最后如下:

        <!-- java EE 5 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.openejb</groupId>
            <artifactId>javaee-api</artifactId>
            <version>5.0-1</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>javax.faces</groupId>
            <artifactId>jsf-impl</artifactId>
            <version>1.2_04</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>javax.faces</groupId>
            <artifactId>jsf-api</artifactId>
            <version>1.2_04</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>javax.servlet</groupId>
            <artifactId>jstl</artifactId>
            <version>1.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>javax.servlet.jsp</groupId>
            <artifactId>jsp-api</artifactId>
            <version>2.1</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

5.其它问题,主要是包的依赖和冲突等问题比较多,描述起来不太容易,有些我也记不太清楚了,而且和我的项目有关别人遇到的机会不大就不在此描述了。

做此操作遇到最多问题的地方就是依赖jar包的问题,所以在最好将最后一步操作(移除旧引用)尽可能延后,这样可以方便新旧jar 包的对比。

 

本文来自优快云博客,转载请标明出处: http://blog.youkuaiyun.com/Cooper_Lyt/archive/2010/05/13/5585276.aspx
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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

IntelliJ IDEA 向项目中添加Maven、Web等框架支持(原项目无Maven、JavaEE等结构)

如果你想把它改成,或者你现在想要对已有的这个项目修改其结构,让其变成一个web项目,那么你就需要增加一些支持。(我看很多博文只介绍了项目创建的时候怎么导这些支持或者依赖,很多人只知道这种就把原项目删了重新建,不需要这么麻烦,可以直接对这种简单结构添加支持,就能改成web的结构),下面以添加Maven支持为例,添加别的按一样的步骤操作就行了。在“项目”工具窗口中,选择要添加 Maven 的模块或项目目录,就是你项目的根目录。在打开的对话框中,从左侧的选项中选择Maven ,然后单击“OK”。

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myeclipse创建maven工程报错 Could not resolve archetype org.apache.maven.archetypes 解决错误:Could not resolve archetype org.apache.maven.archetypes:maven-archetype-quickstart:RELEASE from any of the configured...

我的IT之旅 385

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普通Maven项目变为web项目 先创建一个普通的maven项目 右键点击项目 选择web项进行添加即可 区别: 模板创建的web目录在src目录下;这样创建的是与src目录并列 运行tomcat时点击如下,不用重新启动服务,会快一点 ...

fevermomo的博客 871

【详解】如何把maven项目转成web项目

将一个Maven项目转换为Web项目,通常涉及几个步骤,包括配置项目的结构、修改​。在软件开发过程中,有时我们需要将一个普通的Maven项目转换为Web项目,以便能够部署到Web容器中运行。首先,确保你的项目结构符合Web应用的标准目录结构。​文件以包含Web应用所需的依赖和插件,以及设置Web应用的入口点(如​。下面是一个具体的示例,假设你已经有一个基本的Maven项目结构。为了支持Web应用的构建,你可能需要添加一些Maven插件,如​。​中,你需要添加一些特定的依赖和插件来支持Web应用的构建。

牛肉胡辣汤 2049

idea 用maven搭建web项目 (后续添加框架)

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海底世界 1941

IDEA中利用Maven创建Web项目、为Web应用添加Spring框架支持、bean的创建于获取

  1 环境版本说明   Jdk : 1.8   Maven : 3.5    IDEA : 专业版 2017.2   2 环境准备   2.1 Maven安装及其配置   2.2 Tomcat安装及其配置   3 详细步骤   3.1 根据模板创建maven工程     file -&gt; new -&gt; project -&gt; maven -&gt; webapp     技巧0...

ahilll的博客 1040

解决IDEA无法创建javaweb和没有web Application支持的方案

Intellij IDEA如图新建项目,未出现有java ee 和web application的选项创建项目 无法创建javaweb项目,那创建maven项目,后面再在maven项目里面添加web支持,发现在maven项目里也无法添加web支持,在添加web支持中也没有web application的选项 解决方案1: 打开Project Structure选择Artifacts Delete掉相关war后,到project中右击选择Add Frameworks Supprot添加web支持.

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在web 项目中的 maven

maven 是 一个包管理工具,主要是解决 传统项目在构建大项目(整合多个框架)时,发生jar包冲突(依赖冲突),多人协同开发(jar包的更新,与发布繁琐)mavenlib 目录管理。

weixin_66442229的博客 1746

用IDEA将普通Web项目转Maven项目

1.准备工作 Maven 环境搭建 开发工具: IDEA(对Maven的支持更好) 一个可以用IDEA 跑起来的普通web项目(本案例用的是一个基于SSM框架的项目) 2.转成Maven的目录结构 右键点击项目,选中Add framework support…,选择Maven并点击ok 这个操作会将你的项目改变为Maven的项目结构,并生成pom文件 3.转移配置文件和前端页面文...

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阳小良
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