Я использую некоторые плагины sbt в проекте и хотел бы узнать их версии из консоли sbt.
Я могу ввести plugins, в котором перечислены плагины, но не представлены их версии.
Я хочу сделать это из консоли sbt. консоль sbt, я не хочу проверять какой-то файл plugins.sbt или что-то подобное.
найти версии плагинов sbt
26.11.2017
Ответы:
1
Когда вы используете команду plugins, вы видите ссылки на плагины, как они определены в коде Scala. Один артефакт может содержать множество плагинов. Эти артефакты с плагинами имеют версии, и вот как вы можете их увидеть.
- Сначала загрузите метапроект:
reload plugins - Затем проверьте зависимости:
libraryDependencies - Вернитесь к своему проекту:
reload return
Вы можете определить псевдоним для этого в вашем ~/.sbt/<version>/global.sbt:
addCommandAlias("pluginsVersions", "; reload plugins ; libraryDependencies ; reload return")
Это не идеально, вывод зашумлен и плохо отформатирован, но это то, что вы можете получить из коробки.
20.03.2018
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..