maven scope 的作用

Maven的scope用于指定依赖的生效范围,常见的取值有:compile(默认,编译、测试、运行都有效)、provided(编译和测试时有效,运行时不包含)、runtime(运行和测试时有效,编译时无效)、test(仅测试阶段有效)、system(编译和测试时有效,不从仓库下载)。这些不同范围影响依赖的编译、测试和运行时的可用性,以及是否参与依赖传递。

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一:

1.Maven中的依赖作用范围概述

Maven中使用 scope 来指定当前包的依赖范围和依赖的传递性。常见的可选值有:compile, provided, runtime, test, system 等。scope 主要是用在 pom.xml 文件中的依赖定义部分,例如:

        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-test</artifactId>
            <version>3.2.1.RELEASE</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

2.scope各种取值详解

scope取值有效范围(compile, runtime, test)依赖传递例子
compileallspring-core
providedcompile, testservlet-api
runtimeruntime, testJDBC驱动
testtestJUnit
systemcompile, test

正如上表所示,

compile :为默认的依赖有效范围。如果在定义依赖关系的时候,没有明确指定依赖有效范围的话,则默认采用该依赖有效范围。此种依赖,在编译、运行、测试时均有效。

provided :在编译、测试时有效,但是在运行时无效。例如:servlet-api,运行项目时,容器已经提供,就不需要Maven重复地引入一遍了。

runtime :在运行、测试时有效,但是在编译代码时无效。例如:JDBC驱动实现,项目代码编译只需要JDK提供的JDBC接口,只有在测试或运行项目时才需要实现上述接口的具体JDBC驱动。

test :只在测试时有效,例如:JUnit。

system :在编译、测试时有效,但是在运行时无效。和provided的区别是,使用system范围的依赖时必须通过systemPath元素显式地指定依赖文件的路径。由于此类依赖不是通过Maven仓库解析的,而且往往与本机系统绑定,可能造成构建的不可移植,因此应该谨慎使用。systemPath元素可以引用环境变量。例如:

        <dependency>
            <groupId>javax.sql</groupId>
            <artifactId>jdbc-stdext</artifactId>
            <version>2.0</version>
            <scope>system</scope>
            <systemPath>${java.home}/lib/rt.jar</systemPath>
        </dependency>

转自:Maven开发笔记(一)—— Maven中的依赖作用范围(scope) - 简书

二:

scope的分类
compile
默认就是compile,什么都不配置也就是意味着compile。compile表示被依赖项目需要参与当前项目的编译,当然后续的测试,运行周期也参与其中,是一个比较强的依赖。打包的时候通常需要包含进去。

test
scope为test表示依赖项目仅仅参与测试相关的工作,包括测试代码的编译,执行。比较典型的如junit。

runntime
runntime表示被依赖项目无需参与项目的编译,不过后期的测试和运行周期需要其参与。与compile相比,跳过编译而已,说实话在终端的项目(非开源,企业内部系统)中,和compile区别不是很大。比较常见的如JSR×××的实现,对应的API jar是compile的,具体实现是runtime的,compile只需要知道接口就足够了。oracle jdbc驱动架包就是一个很好的例子,一般scope为runntime。另外runntime的依赖通常和optional搭配使用,optional为true。我可以用A实现,也可以用B实现。

provided
provided意味着打包的时候可以不用包进去,别的设施(Web Container)会提供。事实上该依赖理论上可以参与编译,测试,运行等周期。相当于compile,但是在打包阶段做了exclude的动作。

system
从参与度来说,也provided相同,不过被依赖项不会从maven仓库抓,而是从本地文件系统拿,一定需要配合systemPath属性使用。

scope的依赖传递
A–>B–>C。当前项目为A,A依赖于B,B依赖于C。知道B在A项目中的scope,那么怎么知道C在A中的scope呢?答案是: 
当C是test或者provided时,C直接被丢弃,A不依赖C; 
否则A依赖C,C的scope继承于B的scope。

转自:Maven依赖中的scope详解_永无止境,上下求索-优快云博客_maven scope

三:

scope的值
官方解释

compile 
This is the default scope, used if none is specified. Compile dependencies are available in all classpaths of a project. Furthermore, those dependencies are propagated to dependent projects. 
provided 
This is much like compile, but indicates you expect the JDK or a container to provide the dependency at runtime. For example, when building a web application for the Java Enterprise Edition, you would set the dependency on the Servlet API and related Java EE APIs to scope provided because the web container provides those classes. This scope is only available on the compilation and test classpath, and is not transitive. 
runtime 
This scope indicates that the dependency is not required for compilation, but is for execution. It is in the runtime and test classpaths, but not the compile classpath. 
test 
This scope indicates that the dependency is not required for normal use of the application, and is only available for the test compilation and execution phases. This scope is not transitive. 
system 
This scope is similar to provided except that you have to provide the JAR which contains it explicitly. The artifact is always available and is not looked up in a repository. 
import (only available in Maven 2.0.9 or later) 
This scope is only supported on a dependency of type pom in the section. It indicates the dependency to be replaced with the effective list of dependencies in the specified POM’s section. Since they are replaced, dependencies with a scope of import do not actually participate in limiting the transitivity of a dependency.

中文解释 
1. compile 默认的范围,编译测试运行都有效。 
2. provided 编译和测试时有效,最后是在运行的时候不会被加入。官方举了一个例子。比如在JavaEE web项目中我们需要使用servlet的API,但是呢Tomcat中已经提供这个jar,我们在编译和测试的时候需要使用这个api,但是部署到tomcat的时候,如果还加入servlet构建就会产生冲突,这个时候就可以使用provided。 
3. runtime 在测试和运行时有效。 
4. test 在测试时有效。 
5. system 与本机系统相关联,可移植性差。编译和测试时有效。 
6. import 导入的范围,它只在使用dependencyManagement中,表示从其他pom中导入dependecy的配置。

转自:Maven 依赖范围、依赖传递、排除依赖_强强强子的博客-优快云博客_maven 不传递依赖

 

### RK3588平台NPU调用方法 #### 创建和初始化NPU环境 为了在RK3588平台上成功调用NPU进行神经网络推理或加速,首先需要确保设备已正确配置并加载了相应的驱动程序。Rockchip的官方固件通常已经预装了RKNPU驱动[^3]。 一旦确认硬件准备就绪,可以通过以下方式创建和初始化NPU环境: ```cpp #include "rknn_api.h" // 初始化模型路径和其他参数 const char* model_path = "./model.rknn"; int ret; rknn_context ctx; ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, NULL); if (ret < 0) { printf("Failed to initialize rknn context\n"); } ``` 这段代码展示了如何使用`rknn_api.h`库来初始化一个RKNN上下文对象,这一步骤对于后续的操作至关重要[^2]。 #### 加载和编译模型 接下来,在实际运行之前还需要加载预先训练好的神经网络模型文件(通常是`.rknn`格式)。此过程涉及读取模型二进制数据,并将其传递给RKNN API以便内部处理和优化。 ```cpp // 假设模型已经被转换成 .rknn 文件格式 char *model_data; // 模型的数据指针 size_t model_size; // 模型大小 FILE *fp = fopen(model_path, "rb+"); fseek(fp, 0L, SEEK_END); model_size = ftell(fp); rewind(fp); model_data = (char *)malloc(sizeof(char)*model_size); fread(model_data, sizeof(unsigned char), model_size, fp); fclose(fp); // 将模型数据传入RKNN API ret = rknn_load_rknn(ctx, &model_data, &model_size); free(model_data); if(ret != 0){ printf("Load Model Failed!\n"); } else{ printf("Model Loaded Successfully.\n"); } ``` 这里说明了从磁盘读取模型文件的具体操作流程,并通过API函数将这些信息提交给了底层框架去解析和设置好用于推断所需的资源[^1]。 #### 执行前向传播计算 当一切准备工作完成后就可以开始真正的预测工作——即让NPU执行一次完整的前向传播运算。这个阶段主要是构建输入张量、启动异步任务以及收集输出结果。 ```cpp float input_tensor[INPUT_SIZE]; // 输入特征图数组 float output_tensors[MAX_OUTPUTS][OUTPUT_SIZE]; // 输出特征图数组 struct rknn_input inputs[] = {{input_tensor}}; struct rknn_output outputs[MAX_OUTPUTS]; for(int i=0;i<NUM_ITERATIONS;++i){ memset(inputs, 0 ,sizeof(struct rknn_input)); memcpy(input_tensor, inputData[i], INPUT_SIZE*sizeof(float)); // 启动推理任务 ret = rknn_run(ctx, nullptr); if(ret!=0){ printf("Inference failed at iteration %d", i); break; } // 获取输出结果 for(size_t j=0;j<num_outputs;++j){ struct rknn_output& out = outputs[j]; size_t bufSize = OUTPUT_SIZE * sizeof(float); void* buffer = malloc(bufSize); ret = rknn_get_output(ctx, j, &out.datatype, &buffer, &bufSize, false); if(!ret && buffer){ memcpy(output_tensors[j], buffer, bufSize); free(buffer); } } } printf("All iterations completed successfully."); ``` 上述片段体现了典型的基于RKNN SDK的应用场景:先准备好待测样本作为输入;接着触发内核中的计算逻辑;最后获取到经过变换后的响应值供下一步分析所用[^4]。
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