ant 普通 java 工程

本文介绍了一个使用Ant构建工具的简单Java项目示例。通过定义不同的构建目标,如初始化、编译、打包和清理等,展示了如何自动化进行Java项目的构建过程。此示例包括了项目配置、编译设置及输出文件的打包。

<?xml version="1.0"?>
  <project default="dist" name="Project Argon">
     <!--添加描述-->
     <description>A simple Java project</description>
     <!--添加属性,相当于文件级的全局变量,此处用于设置目录名称-->
     <property name="srcDir" location="src" />
     <property name="buildDir" location="build" />
     <property name="distDir" location="dist" />
     <!--创建目标,操作为创建文件夹-->
   <target name="init">
         <tstamp />
         <mkdir dir="${buildDir}" />
         <mkdir dir="${distDir}" />
   </target>
   <!--创建目标compile,操作为编译src目录下的.java文件并输出.class文件到build目录-->
   <target name="compile" depends="init">
         <javac srcdir="${srcDir}" destdir="${buildDir}" source="1.5" target="1.5" debug="true" deprecation="false" optimize="false" failonerror="true"  />
   </target>
   <!--创建目标dist,操作为打包.class文件并输出到dist目录,打包.java文件并输出到dist目录-->
   <target name="dist" depends="compile">
      <jar destfile="${distDir}/package-${DSTAMP}.jar" basedir="${buildDir}">
                  <!--创建清单-->
                 <manifest>
                          <attribute name="Built-By" value="${user.name}" />
                          <attribute name="Main-Class" value="package.Main" />
                 </manifest>
            </jar>
            <jar destfile="${distDir}/package-src-${DSTAMP}.jar" basedir="${srcDir}" />
      </target>
      <!--创建目标clean,操作为清空build与dist目录-->
      <target name="clean">
                   <delete dir="${buildDir}" />
                   <delete dir="${distDir}" />
      </target>
 
      </project>

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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