用 XDoclet 减少代码膨胀

最新推荐文章于 2025-07-31 16:43:06 发布
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#Java #IBM #J# #HTML

本文介绍IBM DeveloperWorks上关于XDoclet的使用教程。XDoclet是一种强大的开源工具，主要用于生成源代码和文档，支持多种编程语言和工具集成。
XDoclet in Action：Java开发者的代码生成利器
08-20
书中还介绍了XDoclet的高级特性，如自定义标签的创建和配置参数的使用，为读者提供了更多灵活性和扩展性。此外，书中关于代码生成的最佳实践和技巧，也能帮助读者更好地理解和应用XDoclet，从而提升项目的整体质量...
xdoclet-1.2.1 ZIP包中包含了使用方法，供大家方便配置
09-23
通过正确地使用XDoclet-1.2.1，你可以极大地提高开发效率，减少手动编写重复代码的工作量，同时保持代码的整洁性。这个工具不仅适用于传统的Java EE项目，也可以很好地融入现代的Maven或Gradle构建流程，为持续集成...
[转载]用 XDoclet 减少代码膨胀
congji3817的博客
02-01 143
用 XDoclet 减少代码膨胀开放源代码的 XDoclet 代码生成引擎，是许多领先的 Java 框架不可缺少的组成部分，常常被用作面向属性的编程和持续集成的引擎。但是 XDoclet 还有一些不太惹人注目的地方：对初级开...
用XDoclet 减少代码膨胀
xzc0202
11-05 132
发现多功能的模板驱动的代码生成器 文档选项 ...
用 XDoclet 减少代码膨胀[摘]
fbysss的专栏
01-18 1298
文章来源：http://www-900.ibm.com/developerWorks/cn/java/j-xdoclet/index.shtml用 XDoclet 减少代码膨胀内容：智能代码生成器深入 XDoclet
[转]Xdoclet是什么
Code The Life
10-02 1011
      在EJB的学习过程中遇到了Xdoclet，一直不明白是什么，搜了很多东西，现在把他们综合一下。 -------------------------------------------------------------------       XDoclet是一个开源项目，可以从这里得到他：http://xdoclet.sourceforge.net/xdoclet/ 。       XDoclet可以通过你在java源代码中的一些特殊的注释信息，自动为你生成配置文件、源代码等等
Bookmark Link 2005_09_16
aceryang1980的专栏
09-16 1258
It will be read and overwritten.Do Not Edit! -->BookmarksBookmarks    Ant            http://www.javafan.net/article/20050115210347024.html" ADD_DATE="1121512168" LAST_VISIT="1126858434" LAST_MODIFIED=
用spring、Hibernate、Struts组建轻量级架构
首席技术执行官CTO(Chief Technology Officer)|技术总监--邓斌博客
02-01 3142
在java 的应用领域，有许多成熟的开源软件,利用它们一样可以打造优越、灵巧的应用框架，本文首先将先介绍 所要构建的系统结构和借助的开源产品。然后逐一讲解各开源软件的具体运用。希望本文能给那些正在学习这些 开源软件的同行提供参考。续该文之后笔者将结合这些开源软件，借助实际项目，做更深入的应用讲解。目录前言 1. 整体框架 1.1. UI层 1.2. 业务层 1.3. 数据持久层 1
Spring 开发指南
12-30 448
文档说明 (at) 为email@ 符号 Spring 开发指南 前言 2003 年年初，笔者在国外工作。其时，一位与笔者私交甚好的印度同事Paradeep从公司离职去斯坦福深造，临走送给笔者一本他最钟爱的书籍作为纪念。 工作间隙，时常见到他摩娑此书，摇头不止（印度人习惯和中国人相反，摇头代表肯定、 赞同，相当于与中国人点头。笔者刚开始与印度同僚共事之时，每每组织项目会议，一屋子 人
spring 框架技术
xiuluowujixian的专栏
11-01 284
springfreemarkerhibernatebeanmvcvelocity 注： 本文为作者本人辛苦劳作结果，耗费了大量时间，请低调引用，引用注明出处。谢谢！感谢夏昕 文档说明 (at) 为email@ 符号 Spring 开发指南 前言 2003 年年初，笔者在国外工作。其时，一位与笔者私交甚好的印度同事Paradeep从公司离职去斯坦福深造，临走送给笔者一本他最钟爱...
23、XDoclet：代码生成的强大工具
pink的博客
07-31 53
本文介绍了XDoclet作为代码生成工具在Portlet开发中的应用，包括如何通过XDoclet简化Portlet偏好设置和验证器的定义，以及如何使用Ant构建生成最终的部署文件。文章还探讨了自定义代码生成的适用场景、潜在风险及回报，并详细说明了XDoclet的模板机制，包括聚合生成和转换生成的实现方法。此外，文章还涉及如何通过自定义标签和任务扩展XDoclet功能，并结合IDE及其他工具提升开发效率。
精通代码生成器XDoclet.doc
09-19
XDoclet 是一个功能强大且灵活的代码生成器，它可以帮助开发者提高开发效率、减少代码重复、提高代码质量和提高项目的可维护性。但是，需要学习和掌握 XDoclet 的使用，并编写自定义标签和模板，配置和集成 XDoclet ...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
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