CruiseControl+SVN+Maven2+Tomcat6+Nexus持续集成搭建安装简介

本文介绍了一种基于CruiseControl、Maven和Nexus的持续集成和持续部署(CI/CD)流程实现方案,包括各组件的功能简介及下载链接。

主要功能简介:

CruiseControl:从SVN检出最新版本的代码自动完成编译打包

Maven:通过pom.xml文件管理项目构建,在这里用于控制项目的发布和jar包的依赖

Nexus:存放jar包的仓库,提供给Maven管理


下载位置及版本:

CruiseControl

位置:http://cruisecontrol.sourceforge.net/download.html

版本:cruisecontrol-bin-2.8.4.zip


Maven

位置:http://maven.apache.org/download.cgi

版本:apache-maven-2.2.1-bin


Nexus

位置:http://www.sonatype.org/nexus/go

版本:nexus-2.8.1-01-bundle.zip


Tomcat

位置:http://tomcat.apache.org/download-60.cgi

版本: apache-tomcat-6.0.41.exe   (这里使用的是Tomcat的Service Installer版本,作为服务启动)


安装:除了Tomcat,只需解压即可


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)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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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