常用maven命令总结

 

常用Maven命令:

mvn -v //查看版本 
mvn archetype:create //创建 Maven 项目 
mvn compile //编译源代码 
mvn test-compile //编译测试代码 
mvn test //运行应用程序中的单元测试 
mvn site //生成项目相关信息的网站 
mvn package //依据项目生成 jar 文件 
mvn install //在本地 Repository 中安装 jar 
mvn -Dmaven.test.skip=true //忽略测试文档编译 
mvn clean //清除目标目录中的生成结果 
mvn clean compile //将.java类编译为.class文件 
mvn clean package //进行打包 
mvn clean test //执行单元测试 
mvn clean deploy //部署到版本仓库 
mvn clean install //使其他项目使用这个jar,会安装到maven本地仓库中 
mvn archetype:generate //创建项目架构 
mvn dependency:list //查看已解析依赖 
mvn dependency:tree //看到依赖树 
mvn dependency:analyze //查看依赖的工具 
mvn help:system //从中央仓库下载文件至本地仓库 
mvn help:active-profiles //查看当前激活的profiles 
mvn help:all-profiles //查看所有profiles 
mvn help:effective -pom //查看完整的pom信息

  

参考原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/Zheng_xiao_xin/article/details/80732865

  写博客是为了记住自己容易忘记的东西,另外也是对自己工作的总结,文章可以转载,无需版权。希望尽自己的努力,做到更好,大家一起努力进步!

如果有什么问题,欢迎大家一起探讨,代码如有问题,欢迎各位大神指正!

转载于:https://www.cnblogs.com/summary-2017/p/10686880.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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