ofbiz自动生成javadoc

本文介绍了一位初学者如何在Ubuntu系统中通过OFBiz项目的ant配置文件自动生成Javadoc的过程。作者分享了具体的ant目标配置代码,并说明了如何执行命令来生成API文档。
在我上大学的时候做过一年OFBIZ项目,由于当时是java初学者,所以很多东西都不懂,当时看OFBIZ api时,只能在在线文档上看,很想自己下一份,呵呵
现在,过几天我可能要去参加一个OFBIZ项目,所以从新研究OFBIZ,当然首先还是找OFBIZ 的API,但我在网上找了下,还是没有找到,最后,我想 OFBIZ提供的都是源码,应该会自动生成 javadoc的吧,于是就查看OFBIZ的 ant 配置文件,终于被我找到了


<target name="docs-all" depends="build"
description="Build all javadoc into one tree for easier viewing by the community">

<echo message="[docs-all] ========== Start Building (JavaDoc) =========="/>

<mkdir dir="${site.dir}/javadocs"/>
<javadoc packagenames="org.ofbiz.*"
destdir="${site.dir}/javadocs"
maxmemory="256M"
windowtitle="Open for Business - API"
useexternalfile="yes">
<fileset dir="${basedir}" defaultexcludes="yes">
<include name="**/*.java"/>
<exclude name="**/ControlApplet.java"/>
<exclude name="**/ShipmentScaleApplet.java"/>
<exclude name="**/test/"/>
</fileset>
</javadoc>

<echo message="[docs-all] ========== Done Building (JavaDocs) =========="/>
</target>




在ubuntu系统中,执行这个命令,ofbiz就会自动生成javadoc了

sh ant docs-all
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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