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我们在用maven构建java项目时，最常用的打包命令有mvn package、mvn install、deploy，这三个命令都可完成打jar包或war（当然也可以是其它形式的包）的功能，但这三个命令还是有区别的。下面通过分别执行这三个命令的输出结果，来分析各自所执行的maven的生命周期。
 
 
mvn clean package
 
 
mvn clean install
 
 
mvn clean deploy（忽略最后的BUILD FAILURE）
 
 
通过三个命令的输出我们可以看出三者的区别在于包函的maven生命的阶段和执行目标(goal)不同。在我的上一篇文章https://blog.csdn.net/zhaojianting/article/details/80321488　中介绍了maven的生命周期和各种插件，不明白的请参考此博文。maven生命周期（lifecycle）由各个阶段组成，每个阶段由maven的插件plugin来执行完成。生命周期（lifecycle）主要包括clean、resources、complie、install、pacakge、testResources、testCompile、deploy等，其中带test开头的都是用业编译测试代码或运行单元测试用例的。
 
仔细查看上面的输出结果截图，可以发现，
 
mvn clean package依次执行了clean、resources、compile、testResources、testCompile、test、jar(打包)等７个阶段。
mvn clean install依次执行了clean、resources、compile、testResources、testCompile、test、jar(打包)、install等8个阶段。
mvn clean deploy依次执行了clean、resources、compile、testResources、testCompile、test、jar(打包)、install、deploy等９个阶段。
 
由上面的分析可知主要区别如下，
 
package命令完成了项目编译、单元测试、打包功能，但没有把打好的可执行jar包（war包或其它形式的包）布署到本地maven仓库和远程maven私服仓库
install命令完成了项目编译、单元测试、打包功能，同时把打好的可执行jar包（war包或其它形式的包）布署到本地maven仓库，但没有布署到远程maven私服仓库
deploy命令完成了项目编译、单元测试、打包功能，同时把打好的可执行jar包（war包或其它形式的包）布署到本地maven仓库和远程maven私服仓库

由于node下载第三方依赖包是从国外服务器下载，虽然没有被墙，但是下载的速度是非常的缓慢且有可能会出现异常。
 
1使用阿里定制的cnpm命令行工具代替默认的npm，输入以下代码
 
$ npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
 
检测是否安装成功
 
$ cnpm -v
 
安装成功之后，以后安装依赖包的方式和npm的是一样的，只是npm的命令换成是cnpm就可以了
 
我是这样就安装成功了，之前用的是下面这个失败了 哪个大佬能帮忙解释一下吗
 
2切换国内镜像：npm config set registry https://registry.npm.taobao.org
 
验证镜像设置是否成功：npm config get registry
 
在eshm根目录下npm install
 
一开始用的2没成功 后来用1就成功了
 
 

学习时，在Ubuntu命令行输入命令 安装 vim 和 SSH 时出现错误提示。
 
遇到问题
 
安装 vim 编辑器
 apt-get install vim
 
出现以下提示
 
 安装 SSH 软件
 apt-get install ssh
 
也是提示无法获得锁，无法锁定管理目录。
 
 
解决方法
 
用命令更新一下apt-get update
 
 
再来安装看看
 

 解决。
 
另外，如果不是进入root权限，记得在命令前加sudo
 
关于apt-get install命令
 apt-get install是用来安装和更新软件的命令。

解决ImportError: Keras requires TensorFlow 2.2 or higher. Install TensorFlow via pip install tensorflow
 
操作
 
import keras
 
报错信息
 
ImportError: Keras requires TensorFlow 2.2 or higher. Install TensorFlow via `pip install tensorflow`
 
解决办法
 
pip list
keras==2.4.3（目前版本太高，需要降版本到2.2）
 
pip install keras==2.2 -i https://pypi.douban.com/simple
 
 
 
 
  
 
   
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