3、Java 构建工具:Maven、Gradle 与 sbt 的全面解析

Java 构建工具:Maven、Gradle 与 sbt 的全面解析

1. Apache Maven

Maven 是一个强大的项目构建与依赖管理工具。以一个名为 my-app ,版本为 1.0 的项目为例,我们可以在 Maven 配置文件 pom.xml 中声明对 JUnit 单元测试库 4.11 版本的依赖。Maven 采用声明式依赖管理,在构建项目时,它会从中央仓库下载相关的 JAR 文件,并将其包含在构建中,同时还会下载并包含这些依赖的依赖(传递依赖)。

声明式依赖管理的主要优势在于,当你更改依赖版本时,所有传递依赖也会自动升级。中央仓库中的版本是这些依赖的确定版本,一旦下载了 JUnit 4.11 版本,它就不会改变,若有 bug 修复,版本号会相应改变。

1.1 Maven 工作流 - 默认生命周期

Maven 拥有良好的默认工作流,每个任务会在其前置任务完成后执行。例如,当你打包项目时,默认会编译生产代码、测试代码,执行测试,若测试成功则打包项目。这比 Ant 更方便,因为无需额外配置。

Maven 生命周期由一系列顺序执行的阶段组成,每个阶段可包含零个或多个任务(在 Maven 术语中称为目标)。执行某个阶段时,Maven 会先执行所有前置阶段。

默认生命周期的主要阶段如下:
- Validate :验证项目是否正确,所有必要信息是否可用。
- Compile :编译项目的源代码。
- Test :使用

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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