无所不能的“蚂蚁”--Ant(四)

本文介绍如何使用Ant自动化构建工具执行Windows批处理文件、Shell脚本及CVS版本控制操作,并演示了基本的文件操作如复制和移动。

.使用Ant运行本地程序

1.使用Ant运行windows的批处理文件

 

       要在Ant内运行一个外部程序,应使用<exec>任务.它允许你执行下列操作:

l         指定程序名和要传入的参数.

l         命名运行目录.

l         使用failonerror标志来控制当应用程序失败时是否停止构建.

l         指定一个最大程序持续时间,时间超过则中止程序.任务在这时被认为是失败,但是至少构建会中止,而不是挂起,这对于自动构建是至关重要的.

l         将输出存到一个文件或特性.

l         指定java调用本地程序时需要预先设定的环境变量.

 

       下面来看一个例子:

批处理文件:

Test.bat

@echo off

 

echo Hello > test.txt

 

 

 

 

 

build.xml

<?xml version="1.0"?>

 

<project name="batch" default="extract" basedir=".">

 

    <target name="extract">

 

       <exec executable ="cmd">

 

           <arg line="/c a.bat"/>     

 

       </exec> 

 

    </target>

 

</project>

 

 

 

 

 

 

 

 

       使用executable元素标记指定使用的命令,具体用法可以在命令行下面输入help cmd查看.如果你希望在运行批处理发生错误时中止构建需要设定failonerror="on".加入你的外部程序在某个时刻挂起,也许是在与远程站点对话,而你不希望构建永远被挂起,Ant提供了timeout这个属性,他是一个以毫秒为单位的数字.下面看一下如何使用Ant来运行tomcat.

       启动tomcat需要两个环境变量CATALINA_HOME, JAVA_HOME,如果你在环境变量中已经设定,Ant中就不需要进行处理,如果没有需要使用<env>属性来设定,你也可以使用<env>属性覆盖你以前的环境变量.

 

 

<?xml version="1.0"?>

 

<project name="batch" default="tomcat-start" basedir=".">

 

    <property name="tomcat.dir" value="C:\Tomcat5"></property>

 

   

 

 

    <target name="tomcat-start">

 

    <exec dir="${tomcat.dir}/bin" executable="cmd">

 

       <env key="CATALINA_HOME" path="${tomcat.dir}"/>

 

       <arg value="/C startup.bat"/>

 

    </exec>

 

    </target>

 

</project>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.使用Ant运行shell文件

 

      由于windowsXPcmd默认没有安装ps,bash等命令,所以我们需要借助的三方的软件来实现这个功能,这里使用cgywin,cgywinbin目录加到环境变量的Path里面(下面使用Ant运行cvs也会用到).

 

<?xml version="1.0"?>

 

<project name="batch" default="shell" basedir=".">

 

    <property name="tomcat.dir" value="C:\Tomcat5"></property>

 

   

 

 

    <target name="shell">

 

    <exec dir="${tomcat.dir}/bin" executable="bash">

 

       <env key="CATALINA_HOME" path="${tomcat.dir}"/>

 

       <arg value="startup.sh"/>

 

    </exec>

 

    </target>

 

</project>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.使用Ant运行cvs

 

 

       Ant内置cvs属性,可以很方便的使用cvs:

 

<?xml version="1.0"?>

 

<project name="batch" default="shell" basedir=".">

 

    <property name="cvs.root" value="..."></property>

 

   

 

 

    <target name="cvs">

 

       <cvs cvsroot="cvs.root" command="checkout ../.."/>

 

    </target>

 

</project>

 

 

 

 

 

 

 

如果你的Documents and Settings中有.cvspass文件,那么可以不用设定cvsroot,Ant会自动寻找.

 

 

 

.工程的打包部署

 

       工程的打包,主要就是文件的操作,下面通过例子简单介绍一下文件的移动,复制和删除.

 

<?xml version="1.0"?>

 

<project name="project" default="jar">

 

    <target name="copy">

 

       <tstamp>

 

           <format property="time.format"                                           pattern="yyyy-mm-dd'T'HH:mm:ss"

 

              locale="en"/>

 

       </tstamp>

 

       <copy tofile="dist/readme" file="test.txt">

 

           <filterset>

 

              <filter token="TIME" value="${time.format}"/>

 

           </filterset>

 

       </copy>

 

    </target>

 

 

    <target name="move">

 

       <move todir="dist">

 

           <fileset dir="lib">

 

              <include name="*.jar"/>

 

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。
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