Apache IvyDE 下载与安装教程
2024-12-03 14:01:56作者:尤辰城Agatha
1、项目介绍
Apache IvyDE 是 Apache Ivy 的一个 Eclipse 插件,用于在 Eclipse IDE 中管理和使用 Apache Ivy 依赖管理工具。Apache Ivy 是一个基于 Apache Ant 的依赖管理工具,它可以用来管理和传递 Java 项目中的依赖项。
2、项目下载位置
项目托管在 GitHub 上,您可以访问以下位置下载 Apache IvyDE 项目源码:
GitHub 仓库地址:https://github.com/apache/ant-ivyde.git
3、项目安装环境配置
配置环境
在开始安装之前,请确保您的计算机上已经安装了以下环境:
- Eclipse IDE
- Apache Ant
以下是一个 Eclipse 界面的示例图片,展示了安装前的基础环境:

安装 Apache IvyDE 插件
- 打开 Eclipse IDE。
- 选择菜单栏中的 "Help" -> "Install New Software..."。
- 在弹出的 "Install" 窗口中,点击 "Add" 按钮添加一个新的软件源。
- 在 "Name" 字段中输入 "Apache IvyDE",在 "Location" 字段中输入以下 URL:
http://ant.apache.org/ivy/ivyde/update-site/
- 点击 "OK" 确认,Eclipse 会开始加载软件源列表。
- 展开加载的列表,选择 "Apache IvyDE" 选项。
- 勾选 "Apache IvyDE" 前面的复选框。
- 点击 "Next" 继续安装过程。

4、项目安装方式
安装 Apache IvyDE 插件最简单的方式就是通过 Eclipse 的 "Install New Software" 功能,如上所述。此外,您也可以下载 IvyDE 的 zip 包,手动解压到 Eclipse 插件目录下,但这通常不推荐。
5、项目处理脚本
Apache IvyDE 的使用涉及一些 Ant 脚本,这些脚本通常包含在项目的 build.xml 文件中。以下是一个基础的 Ant 脚本示例,用于编译和打包项目:
<project name="IvyDE-Example" default="compile">
<property name="src.dir" value="src"/>
<property name="build.dir" value="build"/>
<property name="dist.dir" value="dist"/>
<target name="init">
<mkdir dir="${build.dir}"/>
<mkdir dir="${dist.dir}"/>
</target>
<target name="compile" depends="init">
<javac srcdir="${src.dir}" destdir="${build.dir}"/>
</target>
<target name="dist" depends="compile">
<jar destfile="${dist.dir}/IvyDE-Example.jar" basedir="${build.dir}"/>
</target>
</project>
使用 Ant 运行上述脚本的命令如下:
ant
这将会执行默认的 compile 目标,编译 Java 源文件,并可以进一步执行 dist 目标来打包项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K