maven 创建多模块备忘(1)之搭建结构

本文详细介绍如何使用Maven搭建一个多模块项目结构,包括父工程和子工程的创建过程、自定义骨架设置、依赖管理及项目配置等关键步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.创建父工程 new -->maven Projec  


2.自定义骨架


3.父工程选择打包方式为pom

4.创建web子工程,右击父工程-->new -->maven modul

5.子项目也选择自定义骨架


6.子项目打包方式选择


7.最终的项目结构如下:


8.依赖两个系统都要依赖iService、service和ws

①在iservice和service和ws的pom.xml文件中分别定义各自的groupId、artifactId和version


②在两个系统的pom.xml文件中分别依赖iService、service和ws


③最后可以在maven dependencies中可以看到已经依赖这三个了


④在forumService的pom.xml里添加forumIService的依赖


9.把两个web项目转换成eclipse所支持的web项目

  ①选择项目右击-->properties-->Project Facets-->打钩Dynamic Web Module


②在当前页面选择底部的一个连接如下

  

③选择生成web.xml


10 .改变生成后java编辑后生成的class目录

①选择项目右击-->properties-->Java Build Path-->双击各个节点的output folder-->单选specific output folder(path relative to '你自己的项目名')-->在下方选择自己的class

存放的位置



11.打包

①在两个web项目的pom.xml中加入


注:如果存在web.xml文件但是没有加上这个,打包的时候会报Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-war-plugin:2.2:war错误

②右击父工程-->run as -->maven bulid--->在弹出的窗口的Goals里输入 clean package



③进入磁盘在那两个工程的target-->打包的文件-->WEB-INF\lib下可以看到这另外几个jar包的依赖包


完成

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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