ant

本文介绍了在使用Ant的copy任务时几个实用的参数:preservelastmodified、overwrite和flatten,并通过示例说明了如何利用这些参数来实现更精确的文件复制需求。

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在使用Ant的copy任务过程中,我们有时会用到几个有用的参数:

1. preservelastmodified
缺省值: false
建议值: true
看字面意思,就大概能猜到这个参数是做什么用的.使用copy任务时, 默认拷贝会修改文件的最后修改时间,这是我们一般情况下不想看到的。 所以一般来说,会将此参数设为 true

2. overwrite
缺省值: false
建议值: 根据情况决定
即默认情况下,不会去覆盖同目录下的同名文件.

3. flatten
缺省值: false
建议值:根据情况决定
这个参数很有用. 就是在拷贝文件时,不拷贝文件的目录结构.
例:
我要把 dist\dir1\a.jar
\dir2\b.jar
都拷贝到 WEB-INF\lib下, 如果不设置该参数,如下:
<copy todir="WEB-INF\lib">
<fileset dir="dist">
<include name="**/*.jar" />
</fileset>
</copy>
,运行它,再看看 \WEB-INF\lib目录里的文件
\WEB-INF\lib
\dir1\a.jar
\dir2\b.jar
这可不是我想要的结果。
加上 flattern="true"试试,哈哈,这正是我要的结果,
a.jar 和 b.jar 就在 WEB-INF\lib的目录下.
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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