将maven2项目转换为myeclipse项目

本文介绍如何将Maven2项目转换为MyEclipse项目,并提供了详细的步骤指导。同时,还介绍了如何使用Maven构建项目的基础知识,包括创建项目、配置pom.xml文件等内容。
简要步骤如下:
0. 为eclipse添加Maven2和MyEclipse插件
1. 将Maven项目转为Eclipse项目,具体操作为将dos命令窗口切换到Maven项目的目录下,输入命令: mvn eclipse:eclipse
2. 进入eclipse,将这个项目导入工作空间
3. 在该项目上点右键Maven->Enable
4. 在该项目上点右键Build Path->Configure Build Path->Java Build Path->Libraries->去掉Maven添加的变量路径
5. 在该项目上点右键MyEclipse->Add Web Capabilities->修改Web root地址(点【浏览】按钮指定为当前工作空间下的src/main/webapp文件夹)
6. 配置完毕,可以用MyEclipse插件配置服务器等开始正常开发,自动部署,调试等操作了。


转:http://www.cnblogs.com/lzlynn/archive/2008/08/12/1265972.html





如何简单使用 maven 构建一个项目:

1,在dos下进入要创建项目的目录,如C盘;

2,输入命令创建项目(以实际五彩石项目为例):

mvn archetype:create -DgroupId=com.taobao.mytest -DartifactId=five-stone

3,命令执行完成后会在当前目录下生成下面的文件结构:

      file_str

4,查看自动生成的默认的pom.xml文件内容:

             maven1

5,配置文件的相关说明:

    groupId:项目或者组织的唯一标志,并且配置时生成的路径也是由此生成, 如com.taobao.mytest生成的相对路径为:/com/taobao/mytest

artifactId: 项目的通用名称

packaging: 打包的机制,如pom, jar, maven-plugin, ejb, war, ear, rar, par

version:项目的版本

name: 项目的名称, Maven 产生的文档用

url: 哪个网站可以找到这个项目,提示如果 Maven 资源列表没有,可以直接上该网站寻找, Maven 产生的文档用,一般有自己的资源库时不需要此项。

6,运行以下命令:

      C:\five-stone>mvn -U clean eclipse:clean eclipse:eclipse

      C:\five-stone>mvn -U clean eclipse:clean eclipse:eclipse -DdownloadSources=true

7,eclipse加载项目,至此搭建完成。

    filee28094e28094str

8,一些常用相关的命令操作:

    在测试方法里增加一条打印的语句:

     maven4

       mvn test:运行应用程序中的单元测试,将输出“welcome to taobao!”

       maven5


      mvn package:依据项目将在target文件下生成jar文件:five-stone-1.0-SNAPSHOT.jar

    mvn clean:清除目标目录中的生成结果
      mvn install:    将项目的jar文件添加到资源库中, 以备依赖此项目时使用
      mvn eclipse:eclipse:生成Eclipse项目文件,此时项目可以成功import到eclipse中

———————————————————

至此,maven2的入门实践操作到此结束,如果按照上面的步骤能成功的完成到最后,那么你已经具备了最基本的项目构建能力。但是事实上,这些都是最基础的,如果想进一步了解如何管理自己的项目,那么就不能不说到两个核心的配置文件:pom.xmlsetting.xml。关于配置文件的理解和maven2的深入学习将在下篇文章提到,欢迎继续关注,谢谢!

转:http://rdc.taobao.com/blog/qa/?p=531

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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