JBoss Tattletale

Tattletale是一款用于分析项目的依赖关系工具,它可以帮助开发者扫描项目中JAR文件之间的依赖,查找缺失的类,定位重复的类或包,并提供关于每个JAR文件所需的依赖项和提供的资源的报告。此外,它还支持验证SerialVersionUID,查找不同版本的相似JAR文件等功能。

http://www.jboss.org/tattletale

 

Tattletale is a tool that can help you get an overview of the project you are working on or a product that you depend on.


The tool will provide you with reports that can help you

  • Identify dependencies between JAR files
  • Find missing classes from the classpath
  • Spot if a class/package is located in multiple JAR files
  • Spot if the same JAR file is located in multiple locations
  • With a list of what each JAR file requires and provides
  • Verify the SerialVersionUID of a class
  • Find similar JAR files that have different version numbers
  • Find JAR files without a version number
  • Find unused JAR archives
  • Identify sealed / signed JAR archives
  • Locate a class in a JAR file
  • Get the OSGi status of your project
  • Remove black listed API usage

Tattletale will recursive scan the directory pass as the argument for JAR files and then build the reports as HTML files.

The main HTML file is: index.html

Tattletale is licensed under GNU Lesser General Public License (LGPL) version 2.1 or later.

We hope that Tattletale will help you in your development tasks !

Reports

  • Dependants
  • Depends On
  • Graphical Dependencies
  • Transitive Dependants
  • Transitive Depends On
  • Circular Dependency
  • Class Location
  • OSGi
  • Sealed information
  • Signed information
  • Eliminate Jar files with different versions
  • Invalid version
  • Multiple Jar files
  • Multiple Locations
  • Unused Jar
  • No version
  • Black listed API
  • JAR archive
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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