maven环境隔离

一.maven项目环境根据实际情况进行隔离:

    开发环境 dev

    测试环境 beta

    线上环境 prod

 

二.pom 配置:

build节点

<build>  
 <resources>
        <resource>
            <directory>src/main/resources.${deploy.type}</directory>        //各种环境的资源
            <excludes>
                <exclude>*.jsp</exclude>
            </excludes>
        </resource>
        <resource>    
            <directory>src/main/resources</directory>        //公共的资源
        </resource>
    </resources>
</build>

profiles节点,配置 dev, beta, prod

<profiles>
    <profile>
        <id>dev</id>
        <activation>
            <activeByDefault>true</activeByDefault>    //设置默认环境
        </activation>
        <properties>
            <deploy.type>dev</deploy.type>
        </properties>
    </profile>
    <profile>
        <id>beta</id>
        <properties>
            <deploy.type>beta</deploy.type>
        </properties>
    </profile>
    <profile>
        <id>prod</id>
        <properties>
            <deploy.type>prod</deploy.type>
        </properties>
    </profile>
</profiles>

三.resources配置

    创建各种环境对应的resources,配置相应文件。

四.maven环境隔离编译打包命令

     maven projects中选择环境

  相对应的编译打包命令:

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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