maven环境快速搭建

一 下载maven

安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。

maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多麻烦。例如我解压到:E:\apache-maven-3.2.5这个目录。

二 配置maven环境

配置maven的环境变量,先配置M2_HOME的环境变量,值为:D:\apache-maven-3.2.5(就是你解压的目录)。


再配置path环境变量,在path值的末尾添加"%M2_HOME%\bin",(设置环境变量,设置到系统环境变量中去,不要设置在上面的用户环境变量,因为系统环境变量权限更大)


最后测试一下是否成功
C:\Users>mvn -v
Apache Maven 3.2.5 (12a6b3acb947671f09b81f49094c53f426d8cea1; 2014-12-1
3+08:00)
Maven home: D:\apache-maven-3.2.5
Java version: 1.7.0_71, vendor: Oracle Corporation
Java home: C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_71\jre
Default locale: zh_CN, platform encoding: GBK
OS name: "windows 7", version: "6.1", arch: "amd64", family: "windows"

在安装mvn的过程中当在mvn的目录下去执行mvn命令的时候是可以正常执行的,当设置好环境变量后执行后发现提示mvn不是内部命令。

原因是设置的M2_HOME变量未被Path解析,如果发现Path中有诸如%M2_HOME%\bin而不知直接显示的mvn的路径,即是这种情况。

解决办法,直接在Path中加上mvn的路径即可。

三、修改本地仓库和外网代理方法

修改本地仓库位置

Maven会将下载的类库(jar包)放置到本地的一个目录下,如果想重新定义这个目录的位置就需要修改Maven本地仓库的配置:

修改文件:D:\apache-maven-3.2.5\conf\settings.xml(maven安装目录)

修改的配置:<localRepository>/path/to/local/repo(这里为你要配置的目录)</localRepository>


如果外网需要代理,修改的配置:
<proxies>
<proxy>
<id>dev</id>
<active>true</active>
<protocol>http</protocol>
<username></username>
<password></password>
<host>代理url</host>
<port>代理端口</port>
<nonProxyHosts></nonProxyHosts>
</proxy>
</proxies>
具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
水下管道分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:水下管道分割数据集 • 图片数量: 训练集:4863张图片 验证集:421张图片 测试集:18张图片 总计:5302张水下环境图片 • 训练集:4863张图片 • 验证集:421张图片 • 测试集:18张图片 • 总计:5302张水下环境图片 • 分类类别: 管道(pipelines):水下管道结构,用于实例分割任务。 • 管道(pipelines):水下管道结构,用于实例分割任务。 • 标注格式: YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于分割任务。 • YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于分割任务。 • 数据格式:水下环境拍摄的图片,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 • 水下管道检测与维护系统开发: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割水下管道结构的AI模型,辅助管道维护和检查。 • 能源与公用事业应用: 集成至管道监控系统,提供实时管道状态分析和异常检测功能。 • 学术研究与工业创新: 支持水下计算机视觉和分割算法研究,助力相关领域的技术发展。 • 环境与基础设施监控: 用于水下基础设施的健康监测和风险评估,提升管理效率。 三、数据集优势 • 精准标注与专业性: 每张图片都经过精确标注,确保管道分割的准确性,标注由专业团队完成。 • 环境多样性: 涵盖不同水下条件,提升模型在各种环境下的泛化能力。 • 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于实例分割任务。 • 实用价值高: 专注于水下管道分割,为能源、环境和基础设施领域提供重要的数据支撑。
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