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:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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