转: Eclipse下Grails开发环境搭建步骤

最新推荐文章于 2017-09-10 09:01:39 发布
原创 最新推荐文章于 2017-09-10 09:01:39 发布 · 147 阅读 · 0 ·
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http://hi.baidu.com/dianjinglong/blog/item/c7860313db1fe4d6f7039ece.html
Eclipse下搭建Grails项目
08-12
注意，尽管Eclipse对Grails的支持相比IntelliJ IDEA和NetBeans可能稍显不足，但通过Groovy Eclipse插件的配置，开发者依然能在Eclipse中高效地进行Grails开发。不断更新插件和学习最佳实践将有助于提升开发体验。
Eclipse下的Grails开发环境搭建详解【转载】
每天进步1%
04-29 336
转载【http://hi.baidu.com/dianjinglong/blog/item/c7860313db1fe4d6f7039ece.html 】 1. Grails环境安装 不管用NetBeans还是Eclipse，都需要这一步，即首先将Grails下载下来，并安装好。 Grails官网是：http://grails.org/ 下载链接：http://grails.or...
Eclipse集成Grails项目
fuxin0519的专栏
06-25 969
原文转载至：http://tech.ddvip.com/2008-10/122386348477140.html
Eclipse下Grails坏境搭建
书山有路，学海无涯
03-20 569
http://hi.baidu.com/dianjinglong/item/92c73a01f70b82d11ff046d5
在Eclipse中开发Grails项目
Colin的专栏
07-09 4059
在Eclipse中开发Grails项目  1、环境变量：配置GRAILS_HOME，GRAILS_HOME所指的目录是Grail的根目录.用Grails命令行创建项目：grails create-app提示输入项目名，假设输入GrailsTest为项目名。2、Eclipse装上Groovy-Eclipse插件，可以使用link方式。3、导入Grails工程，如果工程
Eclipse下的Grails开发环境搭建详解
Insist Surpass Strive
12-06 2054
听说Eclipse对Grails支持不是很好，相反，IntelliJ和NetBeans都比Eclipse要好。IntelliJ我是没用过，不好发表什么看法，不过经过这两天对Eclipse和NetBeans在开发Grails项目上的试用，发现确实NetBeans使用起来要方便一点。这是一句比较客观的话，因为本身我自己大部分时间还是一个Eclipse使用者。那么下面我们就进入正题： 1. Gra
Grails开发环境搭建详细步骤指南
### Grails开发环境搭建步骤知识点 1. **安装Java开发工具包（JDK）** Grails是基于Java的，因此在安装Grails之前，需要确保你的系统上已经安装了Java开发工具包（JDK）。推荐使用最新版本的JDK以获得最好的兼容性...
Eclipse插件开发Grails应用教程与资源
#### 开发环境搭建 - **环境需求**：要开发 Grails 应用，首先需要有 Java 开发工具包（JDK），确保系统中已经配置了 JDK 的环境变量。此外，还需要安装 Groovy，因为 Grails 基于 Groovy 语言。 - **Eclipse IDE ...
Groovy开发环境搭建指南与实践教程
安装并配置好Groovy和IDE之后，需要进行一系列的验证步骤，确保开发环境搭建无误。 1. **运行Groovy脚本**：可以通过命令行运行简单的Groovy脚本来验证Groovy环境是否搭建成功。 2. **在IDE中运行Groovy脚本**：在...
在Eclipse中配置Grails工程
四火专栏
03-29 6551
在Eclipse中配置Grails工程OK，有点麻烦，闲话少叙。1、环境变量：配置GRAILS_HOME，注意一定要配置到build.xml所在的文件夹: 2、Eclipse装上Groovy-Eclipse插件，可以使用link方式。3、导入Grails工程，并选中"Copy projects into workspace"4、工程的属性中，选中：这样就阻止了g
Grails在Eclipse中的安装
各研发管理
11-15 205
Eclipse安装 首先 安装eclipse 因为eclipse目前只有3.7以后的版本支持Grails插件 所以要选择下载3.7-4.2的版本 Eclipse下载地址：http://www.eclipse.org/downloads/ 我们选择最新的版本下载 下载完成后 解压缩到本地 之后安装Java 、Groovy、 Grails三者的支持 JDK安装 从 http:...
使用IntelliJ IDEA搭建grails web工程
yushi6310的博客
09-10 2633
Grails是一套用于快速Web应用开发的开源框架，它基于Groovy编程语言，并构建于Spring、Hibernate等开源框架之上，是一个高生产力一站式框架。 grails下载地址： https://grails.org/download.html环境介绍：开发工具：IntelliJ IDEA 2017.2 x64 grails版本：3.3.0 jdk版本：1.8打开IDEA ，点击 Cre
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
12-22
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
智慧养老基于C++的养老院管理系统设计：融合AI风险预测与多终端协同的智能化服务调度平台开发 项目介绍 基于 C++的养老院管理系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现，旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能，构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型，实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能，并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义，提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障，同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例，如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群：具备C++编程基础，从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员，尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统；②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案；③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议：此资源不仅包含系统架构与模型描述，还附有核心代码片段，建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制，并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
智能交通基于C++的交通流量分析系统：多源数据融合与可视化模型设计 项目介绍 基于 C++的城市交通流量数据可视化分析系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计，实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例，如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制，增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群：具备C++编程基础，熟悉数据结构与算法，有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师；适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市交通管理部门，实现交通流量实时监测与拥堵预警；②为市民出行提供路径优化建议；③支持交通政策制定与信号灯配时优化；④作为智慧城市建设中的智能交通子系统，实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议：建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践，重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节；可进一步扩展机器学习模型用于流量预测，并集成真实交通数据源进行系统验证。
LTI系统故障检测的MATLAB仿真.zip
12-22
LTI系统故障检测的MATLAB仿真
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-22
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了利用SSI-COV（协方差驱动的随机子空间识别）算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法适用于仅依靠环境激励（如风、交通等自然扰动）获取结构响应的场景，通过处理加速度等振动数据，自动提取结构的固有频率、阻尼比和振型等关键模态参数，具有较强的工程实用性。文中强调了算法的自动化识别能力，有助于提升大型线状结构（如桥梁、高层建筑）健康监测的效率与准确性。; 适合人群：具备一定信号处理和结构动力学基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及从事土木工程、机械工程等领域结构健康监测的技术人员。; 使用场景及目标：①用于实际工程中无法施加人工激励的结构模态参数识别；②开展结构健康监测、损伤识别与安全性评估研究；③学习和掌握SSI-COV算法原理及其Matlab实现方法，推动相关算法在实际项目中的应用。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法流程，重点关注数据预处理、Hankel矩阵构建、奇异值分解及稳定图绘制等核心步骤，并尝试将代码应用于实测或仿真数据以加深理解。
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