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!

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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。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果算法差异的理解。
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