ant的安装与配置及javacc的安装(转)

本文详细介绍如何安装和配置Apache Ant及JavaCC,包括下载、环境变量设置等步骤,并通过实例验证安装是否成功。
1、下载:到ANT官方网站 http://ant.apache.org/下载最新版本,解压后即可。
2、配置环境变量:我的电脑----属性-----高级----环境变量
      如:ANT_HOME:C:\apache-ant-1.7.1
      PATH:%ANT_HOME%\bin (为了方便在dos环境下操作)
3、查看是否安装成功:在dos窗口中输入命令ant,若出现结果
   Buildfile:build.xml does not exist! 
   Build failed
   说明ant安装成功!因为ant默认运行build.xml文件,这个文件需要我们建立。
4、使用:
(1)在D盘根目录下建立build.xml
1 <? xml version="1.0" encoding="GBK" ?>
2 < project  name ="测试脚本"  default ="copyfile"  basedir ="."   >
3     < target  name ="copyfile" >
4        < copy  file ="d:/a.txt"  todir ="e:/Temp"  overwrite ="true"   />
5     </ target >
6 </ project >


(2)在D盘根目录下建立文件a.txt。
(3)进入dos,
         d:
         ant
         
         此时可在E:/Temp目录下见到文件aa.txt,内容与a.txt一样,即拷贝成功!

 

引自

http://www.cnitblog.com/intrl/archive/2009/04/11/56254.html

 

 

1.安装jdk,安装完成后设置环境变量PATH路径。
2.下载javacc,直接在其官方网站上下载,地址https://javacc.dev.java.net。这里下载的是4.0版本的zip

包javacc-4.0.zip。
3.解压缩javacc-4.0.zip到任意目录,将其bin目录设置为环境变量PATH路径。
现在可以输入javacc,如果成功会显示一堆提示信息。

转载于:https://www.cnblogs.com/bnuvincent/archive/2009/12/06/1618047.html

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MOAMOP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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