http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAVEN/LifecyclePhaseNotFoundException

ling8280 2010-07-31 10:45:19
在命令窗口输入 mvn tomcat:run
[INFO] Scanning for projects...
[INFO] Searching repository for plugin with prefix: 'tomcat'.
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Building Maven Default Project
[INFO] task-segment: [tomcat:run]
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Preparing tomcat:run
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[ERROR] BUILD ERROR
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Cannot execute mojo: resources. It requires a project with an existing pom.xml, but the build is not using one.
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] For more information, run Maven with the -e switch
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time: < 1 second
[INFO] Finished at: Sat Jul 31 22:43:52 CST 2010
[INFO] Final Memory: 3M/15M
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
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zhang_dianliang 2011-08-14
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setting.xml里配的是maven私服的路径,就是maven要下载jar包的路径
ling8280 2010-08-07
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我的插件应该是配好的啊!setting.xml里面不是就配tomcat的路劲吗?pom.xml不知道怎么配
howsun_zh 2010-08-02
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pom.xml和setting.xml中有没有配置tomcat插件?
ling8280 2010-08-02
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没有人知道怎么解决吗?
Jlins 2010-08-01
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[INFO] Cannot execute mojo: resources. It requires a project with an existing pom.xml, but the build is not using one.
内容概要:本文围绕微电网群的双层优化与分布式优化问题,提出基于交替方向乘子法(ADMM)的分布式协同优化控制策略,并通过Matlab代码实现仿真验证。研究构建了上层为微电网间能量协调与优化调度、下层为各微电网内部源-荷-储精细化运行管理的双层优化模型。采用ADMM算法将集中式优化问题分解为多个可并行求解的子问题,实现了计算的分布式化与信息隐私保护,显著提升了系统的可扩展性与鲁棒性。文中系统阐述了模型构建原理、ADMM算法设计流程及其收敛性分析,并通过仿真实验验证了该方法在降低系统综合运行成本、提高可再生能源消纳能力以及维持系统稳定运行方面的有效性。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础,熟悉Matlab编程,从事微电网、分布式能源系统、智能电网等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习和掌握基于ADMM的分布式优化方法在微电网群协同能量管理中的具体应用;② 实现微电网群多主体参与下的经济调度与仿真分析;③ 深入理解双层优化架构的设计理念与分布式求解算法的实现机制。; 阅读建议:建议结合所提供的Matlab代码进行动手实践,重点剖析模型建立与算法实现的关键细节,可通过调整系统参数、改变运行场景等方式,深入探究ADMM算法的收敛特性及其对优化效果的影响。

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