Eclipse下面Maven项目小心使用Project Clean

本文详细阐述了使用Maven管理项目时,不小心执行Project Clean操作后遇到的问题,包括丢失包和JDK版本异常变化,并提供了解决方法。提醒用户避免频繁使用Project Clean以防止此类意外情况发生。

Eclipse下面Maven项目小心使用Project Clean

发表于2年前(2013-06-04 14:06)   阅读( 3540) | 评论( 3)  4人收藏此文章, 我要收藏
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       悲剧永远在不经意之间发生,最近想使用Maven来作为项目管理,结果一路磕磕碰碰,昨天还遇到极度郁闷的事情,在构建完项项目之后,我很开心的自动编译了一下项目,然后用MAVEN install 命令,悲剧就此发生,那些在WEB-INF/lib下面的包全部找不到了。搞了半天,查看了很久没发现哪里配置错误。重新编写POM。XML一样的存在,而且出现第二个问题,我的编译JDK变成了1.3版本,奇怪,前一次是还是正常的1.5版本现在却变成了1.3.

        分析原因我估计是classpath出了问题,但是从项目的builpath里面看完全没有什么问题。这就奇怪了,到底问题出在哪里?最后查看project下面的.classpath文件发现

<classpathentry kind="con"  path="org.eclipse.m2e.MAVEN2_CLASSPATH_CONTAINER">
<attributes>
<attribute name="maven.pomderived" value="true"/>
<attribute name="org.eclipse.jst.component.dependency" value="/WEB-INF/lib"/>
</attributes>
</classpathentry>

在国外的网站一查org.eclipse.m2e.MAVEN2_CLASSPATH_CONTAINER这个关键词,人家也遇到这个问题,最后我拿了一个不错问题的.CLASSPATH一看少了exported="true"这个属性,加上之后立马正常。

所以各位使用Maven的兄弟要小心了,尽量少用Project Clean 省的出现这样的悲剧,还有一个问题,我用的Eclise是3.6版本但是exported="true"这个属性是3.5版本特有的,maven估计现在解析.classpath还是采用原来的3.5配置。


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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