如何把EOS Low-Code Platform 8应用打包成一个独立可执行的fatjar包

打包EOS8应用为独立fatjar方法

EOS Low-Code Platform 8默认打包的介质是一个tar.gz,虽然包含了一个可执行的fatjar包,为了方便修改配置文件,应用中的配置等文件并不在fatjar中,具体的目录结构如下:

    eos8app                        eos8app应用目录
     ├── bin                       
     │   ├── startup.sh            eos8app应用启动脚本
     │   └── shutdown.sh           eos8app应用停止脚本
     ├── config                    eos8app配置文件目录(springboot的properties文件)
     │   ├── {APP_NAME}/config     eos8app的eos的配置文件目录(使用springboot应用名作为目录)
     │   │   ├── user-config.xml   eos8的用户配置文件(jdbc链接等)
     │   ├── └── user-config.xml   eos8的用户配置文件(jdbc链接等)
     ├── db-scripts                eos8平台和应用的初始化脚本目录
     ├── lib                       存放数据库驱动包以及三方jar包,eos8平台的补丁目录
     ├── logs                      存放启动后的日志文件
     └── {fatjar}.jar              eos8App应用打包后的fatjar包

在有一些客户场景中,客户为了统一管理,不能够有复杂目录结构和shell脚本文件,因此需要将EOS Low-Code Platform 8的应用打包成一个可以直接执行的fatjar,可以通过下面步骤修改源代码工程实现独立fatjar效果

  • 把项目中的boot构件包下的”配置“节点下的所有properties文件拷贝到配置下的resources目录中
  • 把项目中的boot构件包下的static目录拷贝到boot构件包的src目录中(这一步是针对精简应用express的,如果是其他类型应用不需要)
  • 修改项目的pom文件,增加mysql数据库的依赖关系
    ...
    	<dependency>
    		<groupId>mysql</groupId>
    		<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    		<version>8.0.17</version>
    	</dependency>
    ...
    
  • 修改项目中的boot构件包下的pom文件,删掉mysql配置
  • 选中项目,点击右键执行maven build... ,输入package,就可以在boot构件包下的target目录中找到对应的fatjar
  • 通过java命令启动这个fatjar
    # 单fatjar的启动命令行
    java -Dsun.misc.URLClassPath.disableJarChecking=true -server -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Duser.timezone=Asia/Shangha

更多请参见EOS Low-Code Platform 8  

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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