Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Нужно ли указывать зависимую версию плагина при их импорте в RCP Projects. Какова лучшая практика?

У меня есть n плагинов в моем продукте RCP, где они зависят друг от друга. Хорошей практикой является указание их версии или без номера версии при импорте их в dependencies как обязательные плагины.

P.S. : Если я укажу номер версии, при изменении версии моего плагина я должен изменить каждый плагин, где я добавил их в качестве зависимости.


Ответы:


1

Нет, вам не нужно указывать версию. В этом случае подойдет любая версия.

Если вы укажете одну версию, то это минимальная требуемая версия — точное совпадение не требуется.

Наконец, вы можете указать диапазон значений — это дает минимальную и максимальную допустимую версию.

Если вы знаете, что плагину требуется как минимум минимальная версия другого плагина, вы должны указать эту минимальную версию. Вам нужно изменить только минимальную версию, когда вы вносите несовместимые изменения.

Вы можете указать максимальную версию, которая, по вашему мнению, будет вносить несовместимые изменения в будущие версии.

05.06.2020
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..