Maven

本文深入探讨Maven自动化构建工具的使用与实践,涵盖从基础概念到高级特性,包括依赖管理、生命周期、插件使用及部署流程。通过具体实例,帮助读者掌握Maven在项目构建中的高效应用。

1.自动构建工具maven:先导

  • 代替以前单独项目中的package模式
  • 代替以前的手动粘贴复制“WEB/lib”
  • 规范情况下下载jar包
  • 代替一个jar依赖使用手动加入项目中

2.什么是maven

3.maven构建过程中各个环节

 4.maven核心概念

5.第一个maven工程

 

 

 6.常用的maven命令

 

 7.关于联网问题

 8.POM

 

 9.坐标

 

10.仓库

 

 11.依赖

              

12.生命周期

 

13.在开发工具中使用Maven插件

14.第三个Maven工程

15.依赖的传递性 

 

 

16.继承

【1】    【2】

【4】       

17.聚合 (打包时候可以直接一次完成层级依赖)

 

18.Maven的deploy(部署)

 

 

 

 

  •  代替手动把war放进tomcat的webapps中然后跑服务的过程
  • 在pom中配置即可(最好在命令行使用,工具中使用不可停止---不建议使用此命令)

 

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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