ANT 初学 build.xml的编写 笔记

本文介绍Ant的基本概念,通过示例展示如何使用Ant进行项目的初始化、编译、打包、部署及清理等工作,简化软件构建流程。

一、先了解ANT 几个基本的概念

1.       project 每个build.xml都有至少一个这样的标签,代表是一个工程

2.       target 目标 可有多个。代表需要完成的某件事情

3.       task 任务,标签名有多种如javac,jar,copy等。具体完成某些事情

二、样例如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 这里的name代表工种名称,可任意
	default代表默认的target名称,这个参数是必填的 -->
<project name="antTest" default="copyAndDeploy">
	<!-- 目标(任务):需要完成的事情 
		name:目标的名称,可任意
		<mkdir dir="build/classes"/> :具体的任务,如当前
		代表要创建一个文件夹,目录为build/classes
		-->
	
	<!-- 初始化:先创建相应的文件夹 -->
	<target name="init">
		<mkdir dir="build/classes"/>
		<mkdir dir="dist"/>
		<mkdir dir="copy"/>
	</target>
	<!-- 编译src目录下的java文件至build/clases目录下
		此任务依赖于上面的初始化任务,如果直接执行此
		任务,则会自己先执行初始化任务-->
	<target name="compile" depends="init">
		<javac srcdir="src" destdir="build/classes" />
	</target>
	<!-- 打包任务
		将build/classes目录下的文件打包到dist目录下
		文件名为test.jar 此任务依赖于编译任务-->
	<target name="archive" depends="compile">
		<jar destfile="dist/test.jar" basedir="build/classes"/>
	</target>
	<!--COPY任务 
		复制dist目录下的所有jar文件至copy目录下
		此任务依赖于打包任务
		-->
	<target name="copy" depends="archive">
		<copy todir="copy" overwrite="true" includeemptydirs="false">
			<fileset dir="dist">
				<include name="*.jar"/>
			</fileset>
		</copy>
	</target>
	<!-- 清理任务 
		 删除build,dist文件夹-->
	<target name="clean" depends="init">
		<delete dir="build"/>
		<delete dir="dist"/>
	</target>
</project>
 通过以上一个简单的build.xml文件,可以对一个项目进行编译,打包,部署(复制文件到其它地方),清理。

有了ant工作将变得更简单。

以上是第一次学ant部署。记下来当笔记使用。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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