Maven实践

最新推荐文章于 2025-08-17 11:56:11 发布
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本文介绍了 Maven 在项目构建过程中的实用技巧，包括如何通过 distributionManagement 进行代码分发，利用 profiles 支持不同环境的构建，以及如何切换 settings 文件和跳过测试等关键操作。

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

1、代码分发 - Maven最佳实践-distributionManagement

2、多环境配置 - Maven profile实现多环境可移植构建

3、切换settings文件 

 mvn package --settings /root/settings.xml-iuap -Dmaven.test.skip=true

4、跳过测试

-DskipTests，不执行测试用例，但编译测试用例类生成相应的class文件至target/test-classes下。

-Dmaven.test.skip=true，不执行测试用例，也不编译测试用例类。

 

Maven实践1
08-08
Maven是一个强大的项目管理和构建工具，由Apache软件基金会开发。它简化了Java项目的构建过程，通过提供标准化的项目结构、自动化构建流程以及依赖管理功能。Maven的核心概念是基于Project Object Model (POM)，这是...
maven实践
09-18
maven实践
maven 实践
huryer的专栏
11-30 262
2017-10-20 11:05:55 maven 基础实践maven 命令配置环境变量 MAVEN_HOME 查看maven版本 mvn -version maven打包 mvn package Maven 本地资源库默认位置：C:\user\user_name\.m2 手工修改：{M2_HOME}\conf\setting.xml E:\maven\repository Mav
Maven最佳实践
hhgh_的博客
11-21 1005
Maven 是一个强大的工具，可以简化 Java 项目的构建过程和依赖关系管理。通过遵循这些最佳实践和技巧，我们可以优化 Maven 的使用并改善我们的 Java 开发体验。请记住使用标准目录结构，有效管理依赖关系，利用不同环境的配置文件，并将项目与持续集成系统集成，以确保构建一致。
maven实践自用版
hiahiakk的博客
09-11 129
settings.xml本地，用户/m2目录下。
Maven 开发实践
qq_43534244的博客
08-17 855
maven私服搭建，依赖上传，多仓库配置，其它使用tips等~
Maven实践问题总结
小小默：进无止境
10-29 2691
【1】强制更新maven 有时可能出现一些莫名其妙的问题，这时不妨试试强制刷新maven缓存，如下所示： mvn clean install -e -U 1 【2】Idea开启maven debug模式 默认打印日志是info级别，一般使用是没问题。但是有时会遇到诸如The POM for XXX is invalid, transitive dependencies (if any) will not be available, enable debug logging for more details
maven实践一
zjwxiaowei12的专栏
11-27 132
关于eclipse无法创建maven项目的问题 解决步骤   第一步:从maven的是央库中下载相应的jar包和pom文件   例如如下地址： http://maven-nexus.intranet.local/nexus/content/groups/public/org/apache/maven/archetypes/maven-archetype-webapp/     ...
Maven实践遇到问题总结
了凡
11-21 1296
Maven实践遇到问题总结问题提示Cannot be Read or is Not a Valid ZIP file相关问题，如何解决？出现此问题的很可能的原因是，下载的jar损坏了，需要重新下载请参考Cannot be Read or is Not a Valid ZIP file – How to fix Maven Build Path Error with corrupted .jar fi
Maven实践---导航
狮锅艺
06-28 697
Maven实践导航
读书笔记：Maven 实践学习按理阅读《Maven实战》笔记。.zip
07-19
读书笔记：Maven 实践学习按理阅读《Maven实战》笔记。
基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型：储能优化与成本控制 MATLAB
08-23
基于模型预测算法（MPC）的含储能微网双层能量管理模型。该模型旨在解决微网环境中风电、光伏、储能设备及超级电容器的协同工作问题，特别关注储能设备的退化成本及其全寿命周期的成本优化。模型采用双层调度策略，上层EMS系统负责最小化总运行成本，下层EMS负责消除预测误差引起的波动，确保微网的稳定运行。通过MATLAB平台实现的仿真结果显示，该模型在最小化运行成本和提高运行效率方面表现出色。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、科研工作者及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要优化微网能量管理的研究项目和技术应用，目标是提升微网系统的运行效率和经济性，同时降低运营成本。 其他说明：文中提供了详细的模型构建方法和仿真代码，有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
电力系统中电压型虚拟同步发电机(VSG)仿真模型的一次调频、虚拟阻抗及无功电压补偿技术实现
08-23
电压型虚拟同步发电机（VSG）的Simulink仿真模型构建方法及其三大核心技术：一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿。首先阐述了一次调频的实现方式，通过MATLAB函数模拟传统发电机的惯量特性，调整虚拟惯量和阻尼系数来应对电网波动。接着解释了虚拟阻抗的作用，即在控制器内部通过数学运算实现类似实际电阻的效果，从而优化系统的动态性能。最后探讨了无功电压补偿机制，强调了PI参数整定以及前馈补偿对提高系统稳定性的重要性。文中还提供了具体的实验数据和应用场景，如突加负载时频率变化情况和容性负载切入时电压波动情况。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、微电网控制策略的研究人员、对逆变器控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG仿真建模的人群，旨在帮助他们掌握一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿的具体实现方法，以便更好地应用于实际项目中。 其他说明：作者将完整的模型参数发布到了GitHub上，供读者下载参考。同时提出了关于多台VSG并联系统中无功环抢功率的问题作为后续讨论方向。
量子遗传算法：智能优化算法的突破与高效应用 - 智能优化
08-23
内容概要：本文深入探讨了量子遗传算法（QGA）的基本原理及其在智能优化领域的应用。首先介绍了QGA的核心概念，如量子比特的概率幅、量子叠加态以及量子旋转门操作。接着详细解释了QGA相较于传统遗传算法的优势，包括更快的收敛速度、更广泛的搜索范围和更高的求解精度。文中还提供了具体的Python代码示例来展示量子染色体的编码、观测和旋转门操作的具体实现。此外，文章讨论了适应度函数的设计对算法性能的影响，并举例说明了QGA在解决复杂多峰优化问题（如旅行商问题）中的优势。最后指出，虽然QGA在某些情况下可能会增加计算开销，但在处理高维优化问题时表现出色。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事相关领域工作的工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多峰优化问题的研究和工程项目，特别是在高维数据处理方面有较高要求的应用场景。目标是提高优化问题的求解效率和准确性。 其他说明：尽管量子遗传算法在特定条件下能够显著提升优化效果，但它并非万能解决方案。对于简单单峰问题，传统的遗传算法可能是更好的选择。
yolov5 + csl-label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
最新发布
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4fa9747dfbf4 (最新版、最全版本)yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
数据结构与算法相关实现项目
08-23
主要是一些设计到数据结构与算法相关知识的问题解决
灰狼优化算法(GWO)与多种优化算法优化BP神经网络回归预测的代码对比——包括R2、MAE、MSE等评价指标
08-23
内容概要：本文详细探讨了利用灰狼优化算法（GWO）对BP神经网络进行优化的方法，并将其应用于回归预测任务。文中不仅介绍了GWO的基本原理和具体实现步骤，还展示了如何将优化后的参数应用到BP神经网络中，从而显著提高预测精度。此外，作者还对比了GWO-BP与其他几种常见优化算法（如SSA、GEO、WOA、SMA）的表现，通过多个评价指标（R2、MAE、MSE、RMSE、MAPE）进行了全面评估。结果显示，尽管GWO-BP的训练时间有所增加，但在预测精度方面表现出色。同时，代码设计采用了面向对象的方式，使得更换不同的优化算法变得非常简单。 适合人群：对机器学习尤其是神经网络优化感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提高BP神经网络预测精度的研究项目，特别是在非实时更新的应用场景下。目标是帮助研究人员理解和掌握如何使用GWO来优化BP神经网络，以及如何灵活地替换其他优化算法。 其他说明：代码质量高，易于扩展和修改，提供了详细的注释和实例，便于学习和实际应用。
2015-2018年咸海流域1km归一化植被指数8天合成数据集
08-23
数据说明文件
深入理解Java Maven实践指南
本文档旨在提供一份关于Java Maven实践的指南，帮助开发者深入理解并掌握Maven在Java项目中的应用。 一、Maven的基本概念 1. 项目对象模型（POM）：是Maven项目中的核心概念，定义了项目的基本信息，用于描述项目...
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