Мне нужно пропустить создание javadoc при выпуске релиза с -Dmaven.javadoc.skip=true, но это не приводит к пропуску javadocs для подмодулей. Есть ли способ пропустить javadoc для всех модулей? Обратите внимание, что я не могу обновить файл pom (не мое право). Есть ли способ сделать это с помощью командной строки?
Как пропустить javadoc для всех модулей?
31.05.2018
Ответы:
1
Это невозможно, как вы могли видеть в исходном коде. Лучшее, что вы можете сделать, это либо попросить владельца ввести профиль maven для этого и для вас, либо вы можете сделать это грязным способом: скопировать pom.xml куда-нибудь, отредактировать его и вызвать maven с помощью
mvn -f [другой pom-файл]
Обновление: возможно, я был неправ. Пожалуйста, проверьте Как я могу отключить Maven Плагин Javadoc из командной строки?
31.05.2018
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..