Хотел перейти с jboss AS 6 на 7 с поддержкой hibernate 4 и теперь все библиотеки лежат в подпапках с файлами module.xml.
И я понятия не имею, как добавить их в мой путь сборки проекта eclipse.
Где я могу определить свои зависимости модуля?
JBoss 7, как добавить библиотечный модуль в путь сборки проекта eclipse
25.03.2012
- Вы используете обычный проект Java, или WTP, или что-то в этом роде? 26.03.2012
Ответы:
1
Самый простой способ — сделать «Путь сборки»> «Добавить внешние архивы» и выбрать нужные банки.
Немного лучше было бы определить переменную пути к классам JBOSS_HOME и добавить банки в качестве записей переменных. Это упростит задачу, если вы когда-нибудь переместите свою установку JBoss.
Если вам нужна дополнительная автоматизация, можно было бы написать сценарий для любого используемого вами инструмента сборки, который анализирует манифест вашего приложения, чтобы найти, от каких модулей оно зависит, и автоматически добавить их в ваш путь к классам. Если вы умеете писать сценарии, это должно быть довольно легко.
25.03.2012
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..