maven的一些概念和实例

maven简单web实例 maven web实例 立即下载
关键名词 
    Project:任何您想build的事物,Maven都可以认为它们是工程。这些工程被定义为工程对象模型(POM,Poject Object Model)。一个工程可以依赖其它的工程;一个工程也可以由多个子工程构成。
    POM:POM(pom.xml)是Maven的核心文件,它是指示Maven如何工作的元数据文件,类似于Ant中的build.xml文件。POM文件位于每个工程的根目录中。
    GroupId:groupId是一个工程的在全局中唯一的标识符,一般地,它就是工程名。groupId有利于使用一个完全的包名,将一个工程从其它有类似名称的工程里区别出来。
    Artifact:artifact 是工程将要产生或需要使用的文件,它可以是jar文件,源文件,二进制文件,war文件,甚至是pom文件。每个artifact都由groupId和 artifactId组合的标识符唯一识别。需要被使用(依赖)的artifact都要放在仓库(见Repository)中,否则Maven无法找到 (识别)它们。
    Dependency:为了能够build或运行,一个典型的Java工程会依赖其它的包。在Maven中,这些被依赖的包就被称为dependency。dependency一般是其它工程的artifact。
    Plug-in:Maven是由插件组织的,它的每一个功能都是由插件提供的。插件提供goal(类似于Ant中的target),并根据在POM中找到的元数据去完成工作。主要的Maven插件要是由Java写成的,但它也支持用Beanshell或Ant脚本写成的插件。
    Repository:仓库用于存放artifact,它可以是本地仓库,也可以是远程仓库。Maven有一个默认的远程仓库--central,可以从http://www.ibiblio.org/maven2/下载其中的artifact。在Windows平台上,本地仓库的默认地址是User_Home/.m2/repository。
    Snapshot:工程中可以(也应该)有一个特殊版本,它的版本号包括SNAPSHOT字样。该版本可以告诉Maven,该工程正处于开发阶段,会经常更新(但还未发布)。当其它工程使用此类型版本的artifact时,Maven会在仓库中寻找该artifact的最新版本,并自动下载、使用该最新版。
2 Maven Build Life Cycle
    软件项目一般都有相似的开发过程:准备,编译,测试,打包和部署,Maven将上述过程称为Build Life Cycle。在Maven中,这些生命周期由一系列的短语组成,每个短语对应着一个(或多个)操作;或对应着一个(或多个)goal(类似于Ant中的 target)。
    如编译源文件的命令mvn compile中的compile是一个生命周期短语。同时该命令也可以等价于mvn compiler:compile,其中的compiler是一个插件,它提供了compile(此compile与mvn compile中的compile意义不同)goal;compiler还可提供另一个goal--testCompile,该goal用于编译junit测试类。
    在执行某一个生命周期时,Maven会首先执行该生命周期之前的其它周期。如要执行compile,那么将首先执行validate,generate- source,process-source和generate-resources,最后再执行compile本身。关于Maven中默认的生命周期短语,请见参考资源[6]中的附录B.3。
3 标准目录布局
    Maven为工程中的源文件,资源文件,配置文件,生成的输出和文档都制定了一个标准的目录结构。Maven鼓励使用标准目录布局,这样就不需要进行额外的配置,而且有助于各个不同工程之间的联接。当然,Maven也允许定制个性的目录布局,这就需要进行更多的配置。关于Maven的标准目录布局,请见参考资源[6]中的附录B.1。
4 Maven的优点
    [1]build逻辑可以被重用。在Ant中可能需要多次重复地写相同的语句,但由于POM的继承性,可以复用其它的POM文件中的语句。这样既可以写出清晰的build语句,又可以构造出层次关系良好的build工程。
    [2]不必关注build工作的实现细节。我们只需要使用一些build生命周期短语就可以达到我们的目标,而不必管Maven是如何做到这些的。如,只需要告诉Maven要安装(install),那么它自然就会验证,编译,打包,及安装。
    [3]Maven会自动加载工程依赖的artifact所依赖的其它artifact(Transitive Dependency),而不用显示的将这些artifact全部写到dependency中。
    [4]如果完全使用Maven的标准目录布局,那么可以极大地减少配置细节。
5 实例
5.1 构想
    由于只是阐述Maven的基本使用方法,所以本文将要设计的实例,只是一个简单的Maven demo。该实例包含两个工程:普通应用程序工程(app)和Web应用工程(webapp)。app工程提供一个简单的Java类;webapp工程只包含一个Servlet,并将使用app中的Java类。
    该Demo的目标是能够正确地将webapp制成war包,以供部署时使用。要能够正确制作war,自然首先就必须要能够正确的编译源代码,且要将App模块制成jar包。本文创建的工程所在的目录是D:/maven/demo。
5.2 App工程
    可以使用Maven的archetype插件来创建新工程,命令如下:
    D:/maven/demo>mvn archetype:create -DgroupId=ce.demo.mvn -DartifactId=app
该工程的groupId是ce.demo.mvn,那么该工程的源文件将放在Java包ce.demo.mvn中。artifactId是app,那么该工程根目录的名称将为app。
    当第一次执行该命令时,Maven会从central仓库中下载一些文件。这些文件包含插件archetype,以及它所依赖的其它包。该命令执行完毕后,在目录D:/maven/demo下会出现如下目录布局:
app
|-- pom.xml
`-- src
    |-- main
    |   `-- java
    |       `-- ce
    |           `-- demo
    |               `-- mvn
    |                   `-- App.java
    `-- test
        `-- java
            `-- ce
                `-- demo
                    `-- mvn
                        `-- AppTest.java
因本文暂时不涉及JUnit测试,故请将目录app/src/test目录删除(不删除也没关系 ^_^)。然后再修改App.java文件,其完全内容如下:
package ce.demo.mvn;
public class App 
{
    public String getStr(String str) 
{
        return
 str;
    }

}
其实,如果我们能够清楚地知道Maven的标准目录布局,就可以不使用archetype插件来创建工程原型;如果我们要定制个性的目录布局,那么就更没有必要使用archetype插件了。
5.3 WebApp工程
    我们仍然如创建app工程一样使用archetype插件来创建webapp工程,命令如下:
    
D:/maven/demo>mvn archetype:create -DgroupId=ce.demo.mvn -DartifactId=webapp -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp
    第一次运行此命令时,也会从central仓库中下载一些与Web应用相关的artifact(如javax.servlet)。此命令与创建app的命令的不同之处是,多设置了一个属性archetypeArtifacttId,该属性的值为maven-archetype-webapp。即告诉 Maven,将要创建的工程是一个Web应用工程。创建app工程时没有使用该属性值,是由于archetype默认创建的是应用程序工程。同样的,执行完该命令之后,会出现如下标准目录布局:
webapp
|-- pom.xml
`-- src
    `-- main
        `-- webapp
            |
-- index.jsp
            |-- WEB-INF
                `-- web.xml
    根据5.1节的构想,webapp工程将只包含一个Servlet,所以我们不需要index.jsp文件,请将其删除。此时大家可以发现,目前的目录布局中并没有放Servlet,即Java源文件的地方。根据参考资源[6]中的附录B.1,以及app工程中Java源文件的布局,可以知道 Servlet(它仍然是一个Java类文件)仍然是放在webapp/src/main/java目录中,请新建该目录。此处的Servlet是一个简单HelloServlet,其完整代码如下:
package hello;

import
 java.io.IOException;
import
 java.io.PrintWriter;
import
 javax.servlet.ServletException;
import
 javax.servlet.http.HttpServlet;
import
 javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import
 javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import ce.demo.mvn.App;  // 引用app工程中的App类


public class HelloServlet extends HttpServlet {
    private static final long serialVersionUID = -3696470690560528247L
;
    public void
 doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
            throws ServletException, IOException 
{
        App app = new
 App();
        String str = app.getStr("CE Maven Demo"
);
        PrintWriter out =
 response.getWriter();
        out.print("<html><body>"
);
        out.print("<h1>" +
 str);
        out.print("</body></html>"
);
    }

}
5.4 POM文件
    大家可以发现,在前面新建工程时,我们并没有提到各个工程中的pom.xml文件。现在将要讨论这个问题。我们先看看app工程中的POM文件,其完整内容如下:
<project>
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>ce.demo.mvn</groupId>
  <artifactId>app</artifactId>
  <packaging>jar</packaging>
  <version>1.0</version>
  <name>CE Maven Demo -- App</name>
</project>
    大家可以发现此我帖出来的内容与实际由archetype插件生成的POM文件的内容有些不同,但基本上是一致的。只是为了使文件中的语句更清晰,此处删除了一些冗余的内容,并修改了该工程的version和name的值,以与此例子的背景来符合。在目前情况下modelVersion值将被固定为 4.0.0,这也是Maven2唯一能够识别的model版本。groupId,artifactId的值与创建工程时使用的命令中的相关属性值是一致的。packaging的值由工程的类型决定,如应用程序工程的packaging值为jar,Web应用工程的packaging值为war。上述情况也可以从webapp的POM文件中看出,下面将看看这个pom的完整内容。
<project>
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>ce.demo.mvn</groupId>
  <artifactId>webapp</artifactId>
  <packaging>war</packaging>
  <version>1.0</version>
  <name>CE Maven Demo -- WebApp</name>
  
  
<dependencies>
      <dependency>
          <groupId>ce.demo.mvn</groupId>
          <artifactId>app</artifactId>
          <version>1.0</version>
      </dependency>
    <dependency>
        <groupId>javax.servlet</groupId>
        <artifactId>servlet-api</artifactId>
        <version>2.4</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency> 
  </dependencies>

</project>
    比较app与webapp中的POM,除前面已经提过的packaging的差别外,我们还可以发现webapp中的POM多了dependencies 项。由于webapp需要用到app工程中的类(见HelloServlet源代码),它还需要javax.servlet包(因为该包并不默认存在于 jsdk中)。故,我们必须要将它们声明到依赖关系中。
5.5 执行
    上述两个工程创建完毕后,就需要执行一些命令来看看会有什么结果出现。我们首先进入app目录,并执行命令mvn compile,然后会在该目录下发现新生成的目录target/classes,即编译后的class文件(包括它的包目录)就放在了这里。再执行命令mvn package,在目录target中就会生成app-1.0.jar文件。该文件的全名由如下形式确定:artifactId-version.packaging。根据第2章的叙述可以知道,执行命令mvn package时,将首先将产生执行命令mvn compile之后的结果,故如果要打包,那么只需要执行mvn package即可。
    在app工程中执行完之后,就需要进入webapp工程了。进入webapp目录,此次将只执行mvn package命令(隐示地执行了compile过程)。此次命令的执行并不成功,会出现如下问题:
D:/maven/demo/webapp>mvn package
……
Downloading: http://repo1.maven.org/maven2/ce/demo/mvn/app/1.0/app-1.0
.pom
[INFO]
 ------------------------------------------------------------------------
[ERROR]
 BUILD ERROR
[INFO]
 ------------------------------------------------------------------------
[INFO]
 Error building POM (may not be this project's POM).
Project ID: ce.demo.mvn:app
Reason: Error getting POM for 'ce.demo.mvn:app' from the repository: Error transferring file
  ce.demo.mvn:app:pom:1.0

from the specified remote repositories:
  central (http://repo1.maven.org/maven2)
……
    由粗体内容可知,Maven正试图从central仓库下载app工程的artifact,但central仓库肯定不会有这个artifact,其结果只能是执行失败!由第1章artifact名词的解释可知,被依赖的artifact必须存在于仓库(远程或本地)中,但目前webapp所依赖的app 必不存在于仓库中,所以执行只能失败。
    解决这个问题有两种方法:[1]将app-1.0.jar安装到仓库中,使它成为一个artifact;[2]构建一个更高层次的工程,使app和webapp成为这个工程的子工程,然后从这个更高层次工程中执行命令。
    第一种方法比较简单(
见),此处将详细讨论第2种方法(见5.6节)。
5.6 更高层次工程
    我们可以将app和webapp的上一级目录demo作为这两个工程的 一个 
更高层次工程,即使用app和webapp成为这个工程的子工程。为了使demo目录成为一个demo工程,只需要在这个目录下添加一个pom.xml文件,该文件内容如下:
<project>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>ce.demo</groupId>
    <artifactId>mvn-demo</artifactId>
    <packaging>pom</packaging>
    <version>1.0</version>
    <name>CE Maven Demo</name>
    
    
<modules>
        <module>app</module>
        <module>webapp</module>
    </modules>
</project>
    与app和webapp中的POM相比,demo的POM使用了modules项,modules用于声明本工程的子工程,module中的值对应于子工程的artifact名。而且该POM的packaging类型必须为pom。
    有了demo工程后,我们只需要在demo目录下执行相关命令就可以了。通过如下命令即可验证:
    [1]mvn clean – 消除工程(包括所有子工程)中产生的所有输出。这本文的实例中,实际上是删除target目录。由于之前的操作只有app工程产生了target目录,而webapp并没有,所以将只会删除app工程中的target目录。
    [2]mvn package – 将工程制作成相应的包,app工程是作成jar包(app-1.0.jar),webapp工程是作成war包(webapp-1.0.war)。打开webapp-1.0.war包,可以发现app-1.0.jar被放到了WEB-INF的lib目录中。
6 小结
    通过以上的叙述与实例,应该可以对Maven有一个粗略的认识了。使用Maven关键是要弄清楚如何写pom.xml文件,就如同使用Ant要会写 build.xml文件一样。在POM中可以直接写入Ant的task脚本,也可以调用Ant的build.xml文件(推荐),所以Maven也可以完成Ant的绝大多数工作(但不必安装Ant)。注意:使用Maven就不要再过多的使用Ant脚本。
    利用好Maven的继承特性及子工程的关系,可以很好地简化POM文件,并能够构建层次结构良好的工程,有利于工程的维护。
7 参考资源
[1]Maven官方网站. http://maven.apache.org
[2]Maven POM文件参考结构. http://maven.apache.org/ref/current/maven-model/maven.html
[3]Super POM. http://maven.apache.org/guides/introduction/introduction-to-the-pom.html
[4]Maven主要插件的列表. http://maven.apache.org/plugins
[5]Maven基本使用指南. http://maven.apache.org/guides/index.html
[6]Better Build with Maven. http://www.mergere.com/m2book_download.jsp -- 强烈推荐
[7]介绍Maven2. http://www.javaworld.com/javaworld/jw-12-2005 /jw-1205-maven_p.html
[8]揭秘Maven2 POM. http://www.javaworld.com/javaworld/jw-05-2006/jw-0529-maven.html
[9]Maven让事情变得简单. http://www-128.ibm.com/developerworks/cn/java/j-maven
[10]Maven文档集. http://docs.codehaus.org/display/MAVENUSER/Home
[11]有效利用Maven2的站点生成功能. http://www.matrix.org.cn/resource/article/44/44491_Maven2.html
 http://www.blogjava.net/jiangshachina/admin/EditPosts.aspx中的第一个主题
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

maven核心概念

目录 一.maven核心概念 二.maven约定的目录结构​ 三.maven编译项目 1.为什么首次编译需要下载东西 (1)为什么要下载 (2)下载什么东西了 (3)下载的东西存放到哪里了。 四.如何设置本机存放资源的目录位置(设置本机仓库): 五.仓库概念 1.仓库是什么: 2.仓库的分类 3.仓库的使用 六.pom文件分析 1.坐标 2.packaging 3.依赖(dependency) 4.properties:设置属性 5.build: 6.parent:..

weixin_51755941的博客 1148

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

Maven的核心概念

Maven的核心概念 Maven一共有八大核心概念 分别是: 约定的目录结构 POM 坐标 依赖 仓库 生命周期 继承 聚合 下面将一 一介绍这些核心概念 约定的目录结构 以一个Hello工程为例: sequenceDiagram Hello:工程名 |----src:源码 |---|---main:存放主程序 |---|---|---java:存放Java源文件 |---|---|---re...

weixin_45635928的博客 329

Maven基本概念

子空间投影

Major_S的博客 680

Maven的概念与初识Maven

maven的概念与初识maven

2301_81096101的博客 1329

Maven的核心概念及安装

1. maven核心概念:用好maven,了解这些概念 ① PoM : 一个文件名称是pom.xml , pom翻译过来叫做项目对象模型。 maven把一个项目当做一个模型使用。控制maven构建项目的过程,管理jar依赖。 ② 约定的目录结构:maven项目的目录和文件的位置都是规定的。 ③ 坐标:是一个唯一的字符串,用来表示资源的。 ④ 依赖管理:管理你的项目可以使用jar文件 ⑤ 仓库管理(了解):你的资源存放的位置 ⑥ 生命周期(了解): maven工具构建项目的过程,就是生命周期。 ⑦ 插件和目标

兮动人 604

Maven——maven核心概念

1. maven核心概念 1.1 maven约定的目录规则 1.2 设置本机仓库 1.2.1 仓库概念 1.2.2 仓库分类 1.2.3 本地仓库设置 1.3 pom文件解析 1.4 maven 的生命周期、命令、插件概述 2. IDEA中maven的配置 2.1 配置maven 2.2 使用maven创建WEB项目

weixin_44606952的博客 804

理解maven的核心概念

好久没进行java方面的开发了,最近又完成了一个java相关的任务,顺便重新体会了 maven 这一利器。 在使用过程中发现以前对maven的理解不够深入,借此机会重新梳理了一下maven的核心概念。相信理解了这些核心概念, 即使长时间不使用,以后再重新上手也会非常容易。 本文以类图的方式,介绍maven核心的12个概念以及相互之间的关系。 Table of Contents

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Maven的概念

文章目录Maven的概念为什么要用Maven?Maven是什么?构建过程中的各个环节安装Maven核心程序MAVEN的核心概念MAVEN工程目录常用的Maven命令关于联网的问题POM坐标仓库依赖生命周期生命周期依赖继承现状需求解决思路操作步骤聚合作用配置方式使用方式 Maven的概念 为什么要用Maven? 一个项目就是一个工程 如果一个项目十分庞大,就不适合再用package划分模块,最好是一个模块对应一个工程,利于分工协作。 借助于Maven就可以将一个项目拆分成多个工程。 项目中需要的jar

weixin_46245201的博客 325

【面试】 Maven 的八大核心概念

2023年到了尾声了,这一年常思一二,过得自在!回忆过去,苦乐参半,已是甚好!2024,祝愿我们所得皆所愿,万事胜意!过得开心一点,付出的多一点,得到的多一点,加油!

IT小辉同学 1778

Maven的常用基本概念

Maven的常用基本概念 本文主要记录一些关于Maven的常用基本概念,如需了解maven的安装及配置可以参看笔者的另一篇博文 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43801935/article/details/84553806 一、什么是构件 任何可以被Maven的坐标系统唯一标识的对象都是一个Maven构件。大多数情况下构件是构建Maven项目所生成的文件,如JAR。但...

weixin_43801935的博客 344
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javaerSir
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