ofbiz自动生成javadoc

OFBiz API 自动生成教程
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:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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