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  • mavenMANIFEST.MF文件添加参数

    千次阅读 2017-08-31 15:25:17
    前言接触了lombok之后由于对实现机制感兴趣,所以就开始学习Java agent,可是由于需要MANIFEST.MF增加一些参数,所以就去maven的官网找相关资料。MANIFEST.MF简介MANIFEST.MF用于定义扩展和包相关数据的清单文件...

    前言

    在接触了lombok之后由于对实现机制感兴趣,所以就开始学习Java agent,可是由于需要在MANIFEST.MF增加一些参数,所以就去maven的官网找相关资料。

    MANIFEST.MF简介

    MANIFEST.MF用于定义扩展和包相关数据的清单文件。
    注意事项:
    1. MANIFEST.MF中的数据是以key: value [value1 value2]形式存储
    2. 冒号必须是英语的冒号:,冒号后面要带有一个空格
    3. 如果value有多项要用空格隔开
    4. 文件最后必须要有一个空行

    maven在MANIFEST.MF文件增加参数

    如果要在打jar包的时候在MANIFEST.MF文件中增加参数则需要使用maven-jar-plugin插件,有2种方法:

    1. 使用<manifestFile>来配置MANIFEST.MF的自定义参数所在的文件地址,建议放到项目的src/main/resources/META-INF/MANIFEST.MF文件中。且文件要遵守MANIFEST.MF的规范编写。

      <project>
              ...
              <build>
                  <plugins>
                      <plugin>
                          <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                          <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
                          <version>3.0.2</version>
                          <configuration>
                              <archive>
                                  <!--使用manifestFile属性配置自定义的参数文件所在的-->
                                  <manifestFile>${project.build.outputDirectory}/META-INF/MANIFEST.MF</manifestFile>
                          </archive>
                      </configuration>
                      ...
                  </plugin>
              </plugins>
          </build>
          ...
      </project>
      
    2. 使用<manifestEntries>来设置自定义的MANIFEST.MF参数,配置如下:

      <project>
          ...
          <build>
              <plugins>
                  <plugin>
                      <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                      <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
                      <version>3.0.2</version>
                      <configuration>
                          <archive>
                              <manifestEntries>
                                  <!--Premain-Class为key,这个<Premain-Class>中的值为value -->
                                  <Premain-Class>com.rjh.agent.MyAgent</Premain-Class>
                                  <Can-Redefine-Classes>true</Can-Redefine-Classes>
                              </manifestEntries>
                          </archive>
                      </configuration>
                      ...
                  </plugin>
              </plugins>
          </build>
          ...
      </project>
      

    maven官网参考资料:
    http://maven.apache.org/shared/maven-archiver/
    http://maven.apache.org/components/plugins/maven-jar-plugin/

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  • IDEA如何添加项目启动参数

    千次阅读 2019-07-04 16:23:57
    ...部分开发工具中支持以RUN的方法运行项目,工具将自动为项目打包并发布运行,并且支持添加启动参数,以下以IDEA为示例: 1.打开Edit Configurations窗口 2.窗口截图如下:如果没有App...

    原文地址:https://blog.csdn.net/qq_35625303/article/details/80346402

     

    某些项目在运行时需要指定部分参数,类似于:

    在部分开发工具中支持以RUN的方法运行项目,工具将自动为项目打包并发布运行,并且支持添加启动参数,以下以IDEA为示例:

    1.打开Edit Configurations窗口

    2.窗口截图如下:如果没有Application选项页,可以点击绿色的加号,选择新建一个Application

    Main Class :项目使用Dropwizard搭建,与springboot类似,需要一个主类运行项目。(如果是手动发布项目到tomcat或者其他服务器上面运行,应该是需要在服务器内部配置)

    VM option :具体的参数配置,如果项目需要在运行时期手动指定运行环境/配置地址....,需要在这里配置,格式如下:           

    Program agruments :作为main方法的args参数传入

    按照这样的配置,就可以直接在IDEA中run运行项目了,不需要再打包使用java -jar命令运行
     

     

     

    展开全文
  • windows下添加自定义服务

    千次阅读 2016-02-24 11:25:15
    windows下添加服务1.打开命令行,进入你要执行的命令文件夹 2.输入要执行的命令,并后面加上参数 –serviceName 服务名称 –install 3.回车,这样就可以将该命令添加至系统服务里面了。例如: 将...

    1.打开命令行,进入你要执行的命令文件夹
    2.输入要执行的命令,并在后面加上参数 –serviceName 服务名称 –install
    3.回车,这样就可以将该命令添加至系统服务里面了。

    例如:
    在将MongoDB启动加至windows服务里面
    1. 安装好MongoDB
    2. 通过命令行进入控制台
    3. 进入MongoDB安装路径bin目录
    4. 执行上述步骤
    这里写图片描述

    这里的执行MongoDB的服务是通过配置文件来执行的。

    展开全文
  • 根据不同的需求,PyTorch中有时需要为模型的可学习参数施加自定义的约束或正则(regular term),下面具体介绍PyTorch中为可学习参数施加约束或正则的方法,先看一下为损失函数(Loss function)施加正则...

    根据不同的需求,在PyTorch中有时需要为模型的可学习参数施加自定义的约束或正则项(regular term),下面具体介绍在PyTorch中为可学习参数施加约束或正则项的方法,先看一下为损失函数(Loss function)施加正则项的具体形式,如下为L2正则项:

    Loss = L(w)+\lambda \sum _{i}w_{i}^{2}

    在上式中,L(w)是训练误差关于可学习参数w的函数,右边的第二项表示L2正则项。在PyTorch中L2正则项是默认内置实现的,其中的weight_decay就表示L2正则项的\lambda超参数。具体如下:

    optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.01)

    根据不同的需求,怎样自定义自己的正则项函数呢?具体示例如下:

    import torch
    
    torch.manual_seed(1)
    
    N, D_in, H, D_out = 10, 5, 5, 1
    x = torch.randn(N, D_in)
    y = torch.randn(N, D_out)
    
    model = torch.nn.Sequential(
        torch.nn.Linear(D_in, H),
        torch.nn.ReLU(),
        torch.nn.Linear(H, D_out),
    )
    
    criterion = torch.nn.MSELoss()
    lr = 1e-4
    weight_decay = 0  # for torch.optim.SGD
    lmbd = 0.9  # for custom L2 regularization
    
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)
    
    for t in range(100):
        y_pred = model(x)
    
        # Compute and print loss.
        loss = criterion(y_pred, y)
    
        optimizer.zero_grad()
    
        reg_loss = None
        for param in model.parameters():
            if reg_loss is None:
                reg_loss = 0.5 * torch.sum(param**2)
            else:
                reg_loss = reg_loss + 0.5 * param.norm(2)**2
    
        loss += lmbd * reg_loss
    
        loss.backward()
    
        optimizer.step()
    
    for name, param in model.named_parameters():
        print(name, param)

    在上述代码中,如下部分可根据自己的需求,自定义自己的正则项约束:

    reg_loss = None
        for param in model.parameters():
            if reg_loss is None:
                reg_loss = 0.5 * torch.sum(param**2)
            else:
                reg_loss = reg_loss + 0.5 * param.norm(2)**2

     

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    参考:

    1. How does one implement Weight regularization (l1 or l2) manually without optimum?

    2. torch.norm

    3. How to add a L2 regularization term in my loss function?

    展开全文
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如何在项里添加参数