Hadess入门到实战(2) - 如何管理Maven制品

Hadess是一款开源免费的制品管理工具,在上一篇中已经介绍了Hadess安装及配置,这篇文章将介绍如何在Hadess中详细的使用Maven制品。

1、创建Maven制品库

1.1 Maven本地库

  • 打开创建本地库界面:点击新建制品库选择新建本地库添加信息点击确认即可

属性说明:

字段是否必填描述
制品仓库制品库类型,默认为Maven
制品库名称制品库名称,不能有空格、特殊符号、中文
版本控制

Maven类型独有的、Release(正式版本)、Snapshot(快照版本)

描述制品库描述

1.2 Maven远程库

  • 打开创建远程库界面:点击新建制品库选择新建远程库输入信息点击确认即可

代理地址:点击添加代理地址,打开公共源弹窗。选择地址点击确定即可

属性说明:

字段是否必填描述
制品仓库制品库类型,默认为Maven
制品库名称制品库名称,不能有空格、特殊符号、中文
代理地址第三方地址,拉取远程的文件
描述制品库描述

1.3 Maven组合库

  • 打开创建远程库界面:点击新建制品库选择新建组合库输入信息点击确认即可

组合库选择

1.左边的是未关联的制品库,右边是已关联的和待确认关联的制品库。

2.要将未关联的制品库关联,先鼠标点击需要关联的制品库,再点击中间向右图标,将该制品库放入右边待确认。

3.移除关联制品库,鼠标点击需要移除的制品库,再点击向左图标,将该制品库放入左边。最后点击确定创建制品库。

属性说明:

字段是否必填描述
制品仓库制品库类型,默认为Maven
制品库名称制品库名称,不能有空格、特殊符号、中文
组合选择关联同类型的本地或者远程库,最佳搭配:一个本地库和一个远程库
描述制品库描述

2、Maven推送与拉取

2.1 推送Maven制品

maven支持下面两种方式推送:命令行推送、通过页面上传。

  • 命令推送

配置凭证:

1. 本地已经配置,跳过凭证配置

2. 进入制品库界面点击右上角操作指引选择maven进入操作指引界面,替换对应的文本。将其添加至 settings.xml 文件中。

  • 推送制品

1. 点击推送table替换文本后,复制下列配置到项目的 pom.xml 文件当中

2. 执行 mvn deploy 命令

  • 界面上传

在maven制品库库制品界面点击右上角上传制品,只有本地local库可以上传界面上传适用于:第三方只有 jar 包或者压缩文件,不适用于自己有pom.xml文件。

2.2 拉取Maven制品

1. 操作指引界面拉取,替换文本,复制配置到 settings.xml 当中

2. 在项目pom.xml中配置依赖包(dependencies 标签)

3.执行mvn install 拉取制品

2.3 查询Maven制品

进入Hadess后点击搜索,可在上方选择制品类型也可直接在搜索框中输入制品名称进行查询

属性说明:

查询条件描述
制品名称通过制品名称模糊查询
制品版本制品的版本查询
制品组名Maven制品的组名
  • 制品详细

点击制品,进入制品详情

  • 制品文件

点击文件tab, 查看文件列表

  • 制品文件详细

点击文件,打开文件的详情抽屉

  • 版本

点击版本tab 查看该制品的历史版本

  • 下载制品文件

点击文件页下载按钮,下载文件

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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