maven配置

一、maven介绍

使用Maven工具是现在主流的项目管理工具,可以一站式的部署/构建项目.Maven的核心是pom.xml

maven官网:maven.apache.org/download.cgi

二、maven工作原理

本地仓库 :保存Maven下载的jar包文件

中央仓库:apache负责维护的管理全球主流jar包的仓库

Maven镜像:一些大型公司自己的Maven仓库

调用的原理:

  1. 当用户需要使用某jar包时,首先会检测本地仓库.
  2. 如果本地仓库中没有该jar包则连接镜像服务器下载jar包.
  3. 如果镜像服务器中有该jar包则直接获取jar包并保存到本地仓库中方便下次使用
  4. 如果镜像服务器中没有该jar包文件,则通过网络连接中央仓库进行jar包的下载.
  5. 保存到镜像服务器自己的仓库中,方便以后为别人提供服务.
  6. 之后再将镜像服务器中的jar包保存到本地仓库中方便下次使用.
  7. 也可以直接再镜像服务器中的jar包交给用户.

 

总结:由于国内的镜像架设在国内,所以下载的速度回很快

国内主流的私服镜像是阿里云

三、maven仓库修改

需求:项目中的jar包很庞大,需要很长时间下载,如果想不用下载,直接引用应该怎么处理?

方式:将别人的仓库拷贝后进行配置即可

修改本地仓库配置项目:

在apache-maven-3.3.9的conf里面的setting里,

1.配置本地仓库的路径,55行,注意"/"的方向,

2.配置连接阿里云镜像,148行

<!--阿里云maven镜像服务器配置 -->

<mirror>

     <id>alimaven</id>

     <mirrorOf>central</mirrorOf>

     <name>aliyun maven</name>

     <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>

</mirror>

3.配置Maven的JDK,191行

<profile>

        <id>jdk1.8</id>

        <activation>

            <activeByDefault>true</activeByDefault>

            <jdk>1.8</jdk>

        </activation>

        <properties>

            <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>

            <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>

            <maven.compiler.compilerVersion>1.8</maven.compiler.compilerVersion>

        </properties>

    </profile>

 

 

四、idea配置maven

 

 

ps:

以下是eclipse的配置

1.配置maven

2.快速创建java项目

3.创建web

4.创建坐标

说明:使用Maven项目时创建的项目都有自己的骨架,主要的作用的就是为了 区分项目,方便管理.坐标是导入jar包的唯一标识.

问题1:中央仓库中的jar包如何管理?

答:每个公司都有自己的单独的域名,将来的jar包通过坐标的方式进行管理.

问题2:Maven中的jar包能不能自动的实现依赖?

答:maven中有自己的规则,可以实现jar包的自动的依赖,并且可以根据不同的版本依赖不同的jar包.并且依赖是由传递性的

问题3.maven中是如何实现jar包的自动依赖???

答:当maven进行jar包依赖时,在加载jar包时会扫描pom文件,之后解析pom文件进行jar包的依赖

问题4:maven进行jar包依赖时,如何保证jar包不被篡改?

答:SHA1是主要适用于数字签名标准

问题5:maven中生成的jar包路径?

本地仓库中根据坐标自动生成的jar包文件.

命令:mvn install   要求:在pom文件的同级目录下执行

 

部分截图:

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习。dlib内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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