Maven学习笔记(4) --- 聚合和继承

本文解析了Maven中聚合和继承的概念,介绍了如何通过聚合模块统一管理子模块,以及如何利用继承模块消除子模块间重复的依赖声明,提高项目管理效率。

最近重新读了一下《Maven实战》,记录一下一直被我忽略的聚合和继承的关系。

聚合
首先,一个模块有一个pom(Project object Model)文件。当一个项目比较大的时候,按一定规则划分成不同的模块是一个比较好的方式。这时候管理一个项目,如果每个模块座位一个项目,那么打包编译的时候需要到每一个模块下去执行mvn命令,太麻烦了。于是,有个继承模块。

继承模块是一个空模块,只有pom文件,没有src、resource之类的目录结构。在pom文件中,用和标签指定要管理的子模块。另外,标签必须指定为pom。

e.g:
pom

account-model
account-service
account-task

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6
以上情况适用于聚合模块处于目录顶层,子模块是聚合模块的子目录的情况。如果子模块和聚合模块是平行的目录关系,那么应该根据实际路径来写。

e.g:
pom

…/account-model
…/account-service
…/account-task

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这样,一个聚合模块就做好了,打包编译只需要在聚合模块下执行命令即可。

继承
当多个子模块需要的依赖相同和重复时,就推荐使用继承来消除重复了。声明一个可被继承的父模块,也是要把标签指定为pom。子模块中指定父模块的坐标

e.g:

com.demo
account-parent
0.0.1-SNAPSHOT

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父模块中可以声明,这个标签不会真的引入依赖,只是定义公用的坐标,子模块继承后仍然需要指定和,可省略标签。这么做看起来没节省多少工作,但是能有效管理依赖,避免项目出现不同版本的依赖问题。

如果父模块和子模块是平行目录,那么子模块中需要指定父模块的地址。

e.g:

com.demo
account-parent
0.0.1-SNAPSHOT
…/account-parent/pom.xml

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Maven默认是从上级目录解析父模块,所以如果子模块在父模块的下级目录,可省略。

一般推荐顶层目录中声明模块,它即是聚合模块,也是可被继承的父模块

import依赖范围
一直不知道import依赖范围的作用,这里记录一下。

这个依赖范围,只在元素下才有效。
它的作用是指向一个pom,将目标pom中的配置导入并且合并到当前pom的中。
也就是说,一个新模块的中,有一堆配置在其他某个pom中的里配置过了,此处就不必再复制粘贴一遍,可以直接使用import引入进来。

e.g:有一个现成的a-parent模块配置了,在b-parent模块中就不必拷贝大段配置了



com.demo
a-parent
0.0.1-SNAPSHOT
pom
import


作者:Joepis
来源:优快云
原文:https://blog.youkuaiyun.com/u011851478/article/details/84563304
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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