Ant与Eclipse的集成

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原创 最新推荐文章于 2026-05-17 15:48:08 发布 512 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
eclipse中ant的配置与测试 ant入门教程，ant是一个很好用的工具，能方便地进行程序的编译、测试、部署等，简单易学。 立即下载
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> 介绍Eclipse 　　作为一个Java开发者，你有时可能感受到Java格式的严格。丢失 import声明，忘记声明变量，没有分号，语法混淆，以及文本编辑器的排版都可能引起Java命令行编译器 javac 的反应，其结果就是显示若干页的错误信息。 　　错误信息告诉你 javac 知道了错误,但是为什么不解决这个问题，让你得以继续工作? javac 不能解决这个问题; 要做到这一点，你可以用一个IDE，在编译之前捕获错误,并给出建议。 Java现急需好的IDE，目前Java最好的IDE是Eclipse. 如图11-1. 　图11-1 Eclipse 　　像其它许多Java IDEs, Eclipse免费下载,但是Eclipse背后有许多优势,这是IBM的力量,据说花费4000万美元开发. 现在，它是一个开放源码的项目,主要是在IBM软件开发,但部分是由名为 Eclipse.org 的软件组织. 　　提示: 如果想阅读更多关于Eclipse. 查看 Eclipse的帮助 (OReilly). 　　获得Eclipse 　　Eclipse免费下载; 你所要做的是浏览 http://www.eclipse.org/downloads . 在网页上选择一个可下载的镜像. 当你做什么,你会提出一系列的可下载各种类型: 当你打开网页，你会看到一个不同版本的可下载地址的列表。 　　Release builds(发布版) 　　这是供一般使用的版本. 　　Stable builds (稳定版) 　　类似于试用版. 　　Integration builds(集成版) 　　这个版本是由经过一定测试的组件组成的,但集成操作可能会有一些问题. 　　Nightly builds 　　这个版本是Eclipse所有发布版本中最具实验性质的，是由Eclipse团队每天发布的，但最能否正常工作并不提供什么担保. 　　提示: 同其他软件,你一般使用最新的Eclipse发布版; 本节中我用最新的发布版，Eclipse3.0。 　　选择适合你操作系统的版本，点击适当的链接,并下载它. Eclipse安装很容易; 你所要做的就是unzip(Windows OS)或untar(linux/Unix OS)它(解压缩),具体的操作取决于你的操作系统. 因为你下载的版本是针对你的操作系统的,所以当你解压缩Eclipse后，就会发现文件夹中存在可执行文件. 通过运行Eclipse可执行文件开始运行Eclipse. 当你第一次运行Eclipse,你应该看到欢迎页. 要查看Eclipse的概况或教程,只要适当的链接. 关闭欢迎页,只要点击页面标题栏的X号. 建立Eclipse项目 　　如果你有安装Eclipse并开始运行,你就进入了Ant/Eclipse界面，并不修要做什么额外的工作. Eclipse开发是基于项目 的,我将创造了一个新的项目,演示如何在Eclipse中使用Ant. 建立一个新项目,选择 File→ New→ Project,打开New Project对话框. 选择Java项目点击 Next. 　　在下一页中,给项目起名为 AntExample . 其他选项默认，然后按完成. 　　这样在Eclipse中就建立了一个新项目. 你可以在Eclipse左侧的Package Explorer中看到 AntExample 项目。 　　这个项目到目前为止是空的; 要想加入Java代码，在Package Explorer中选择 AntExample项目，然后选择File→ New→ Class，打开New Java Class对话框. 在package name中填入 org.antbook ,新类的名字为 AntClass ，选中标为public static void main(String[] args)的复选框，使Eclipse创建一个main方法. 点击Finish按钮. 　　这样就完成了创建一个带有main( ) 方法的 Antclass.java 代码，你可以在图11-2中间的Eclipse编辑器中看到。 图11-2 一个新的Java类 　　增加如下代码是这个类完成一些功能。 public static void main(String args[]) { System.out.println("No worries."); } 　　在工具栏中点击Save图标保存对AntClass.java的更改，然后选择Run→ Run As→ Java Application，你可以在Eclipse底端的Console制表位中看到这段代码的输出，No worries.。 　　在Eclipse 中写一个Ant 编译文件 　　在Eclipse 中建立一个Ant 编译文件，在Package Explorer中右键点击 AntExample 项目,选择 New→ File. 在File Name框中填入 build.xml ,点击完成,在 AntExample 项目中添加新的文件. 将项目打包，将这个XML填入build文件 。 Building the .jar file. 将XML代码填入build文件中并保存。Eclipse显然支持Ant; build.xml 在Package Explorer中左侧出现了一个Ant图标，而且build文件的语法着色也发生了变化，XML声明用一个颜色,属性值用一个颜色,而Ant关键字用另一个颜色，如图11-3(用鲜明的黑色和白色). Build文件的目标(targets)出现在右侧的Outline视图中 提示: 如果你关闭 build.xml 你可以在Eclipse Ant编辑器中重新打开; 在Package Explorer中双击它. 这是不同于以往版本Eclipse,没有默认的蚂蚁编辑器. 你不得不采取额外措施打开Ant编译文件来编辑. 　　显然Eclipse的 代码助手 (又称 内容助手 )对Ant支持, Eclipse3.0增加了对Ant build文件的代码助手支持. 当你进入描述Ant元素或属性的区域时，可以按Ctrl-Space打开代码助手,将列出你可能要打的内容,如图11-4. 图11-4 使用代码助手 　　提示: 如果你键入 $ 并且使用代码助手,Eclipse的Ant编辑器将列出所有Ant属性名. 　　Eclipse3.0能够在Ant build 文件中捕捉到语法错误. 例如,用终止一个目标 而不是标签,立即引起了Eclipse Ant编辑器的注意,如图11-5. 如果你让你光标停留在问题线左侧的 图标上,就可以看到Eclipse对于这个问题的解释:" Expected ` to terminate element starting on line 3."(缺少`终止第三行开始的元素)单独这种语法检查和纠正句法就很值钱了。 图11-5 处理语法错误 　　提示: 为了更加精细的排版,你可以重新格式化一个Ant build文件，在Ant编辑器的环境菜单中使用格式化命令(Ctrl-Shift-F)或选择Edit→ Format. 　　想要看到属性值， 将鼠标在其上方停留,属性值将出现在提示工具中. 　　提示: 在某些情况下, Eclipse会为你产生Ant脚本. 举例来说,如果你创建一个Eclipse插件,使用自己的视图和编辑器来扩展Eclipse,你会使用一个插件说明文件 Plugin.xml . 如果你右键点击说明文件并且选择”Create Ant Build File”(创建Ant编译文件)项,Eclipse会为您创建一个build文件. 如果你选择Project→ Generate Javadoc，Javadoc向导将使用javadoc工具生成Ant编译文件,可以根据需要进行编辑. 运行Ant Build文件 　　在Eclipse中运行build文件,你有两种选择. 你可以在Package Explorer中右击 build.xml选择Run→ Ant Build. 这样来运行Ant，在Eclipse的控制台给出结果. 　　提示: Eclipse3.0在一个隔离的JVM中运行Ant,解决了不少困扰以前版本的问题,. 　　控制台给出的如果和你用命令行运行build文件的结果是一样的: Buildfile: D:/eclipse3/eclipse/workspace/AntExample/build.xml compile: [javac] Compiling 1 source file compress: [jar] Building jar: D:/eclipse3/eclipse/workspace/AntExample/Project.jar main: [echo] Building the .jar file. BUILD SUCCESSFUL Total time: 2 seconds 　　如果有问题,你可以看控制台中Ant的输出. Eclipse将在问题栏中给你一个问题汇总,你可以通过点击Eclipse底部的问题栏查看. 　　另一种运行build文件的方法是, Package Explorer中右键点击 build.xml 选择Run→ Ant Build...,带有省略号(3个点). 将打开Ant运行配置对话框，如图11-6. Ant运行配置是针对当前项目的. 图11-6 选择一个Ant目标 　　默认的，对话框选中的是目标栏，显示build.xml文件中的目标(target)列表. 默认目标已被选定; 你可以点击Run按钮运行目标,或者你可以选择其他目标. 如果你只选定默认目标,也可以在控制台看到同样的结果. 　　你可以设置目标的执行顺序,目标的执行顺序显示在对话框的最下面Target execution order 文本框中(你选择项目的先后次序将是他们运行的顺序). Ant仍然会运行每个目标的先决条件，但你还是得小心，以免把整个编译顺序搞乱. 　　为Ant选择build文件和传递参数 　　在Eclipse中你可以得到和用命令行运行Ant的所有功能. 例如，对Ant传递参数,右键点击 build.xml 选择Run→ Ant Build... 打开Ant运行配置. 点击Main栏如图11-7. 在此页,你可以制定你想使用的编译文件、编译的目录,还可以给Ant传递参数. 图11-7 设置build文件，将参数传给Ant 　　提示: 位于对话框底端的Capture output复选框表明你是否想在Eclipse控制台中显示Ant的输出，默认是选中的. 作者:greenieu(作者的blog:http://blog.matrix.org.cn/page/greenieu) 原文:http://www.matrix.org.cn/resource/article/44/44341_Eclipse Ant.html
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#eclipse #ant #build #javadoc #java
#eclipse插件
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯（Bayes）统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外，还要利用参数的先验信息，因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”，近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。　　本书共分六章。第1章是绪论，介绍了贝叶斯统计的若干基本概念，同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法，包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。　　大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容，教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。　　作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容，以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。　　本书编写准备过程中，中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版，作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

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