#maven — Public Fediverse posts

Wenn du aus der Java-Welt kommst, wirken Begriffe wie JavaScript, TypeScript, Angular, React, Vue, Node.js oder npm am Anfang schnell wie ein einziger großer Themenblock. Genau da entsteht oft die eigentliche Verwirrung. Alles klingt ähnlich, vieles taucht im gleic...

https://magicmarcy.de/angular-react-vue-und-mehr-so-ordnest-du-die-frontend-begriffe-endlich-richtig-ein

#Coding #JavaScript #Angular #TypeScript #React #Node #Vite #Webpack #ESLint #Maven #Paketmanager #ECMAScript #Programming

Wenn du aus der Java-Welt kommst, wirken Begriffe wie JavaScript, TypeScript, Angular, React, Vue, Node.js oder npm am Anfang schnell wie ein einziger großer Themenblock. Genau da entsteht oft die eigentliche Verwirrung. Alles klingt ähnlich, vieles taucht im gleic...

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#Coding #JavaScript #Angular #TypeScript #React #Node #Vite #Webpack #ESLint #Maven #Paketmanager #ECMAScript #Programming

Wenn du aus der Java-Welt kommst, wirken Begriffe wie JavaScript, TypeScript, Angular, React, Vue, Node.js oder npm am Anfang schnell wie ein einziger großer Themenblock. Genau da entsteht oft die eigentliche Verwirrung. Alles klingt ähnlich, vieles taucht im gleic...

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Wenn du aus der Java-Welt kommst, wirken Begriffe wie JavaScript, TypeScript, Angular, React, Vue, Node.js oder npm am Anfang schnell wie ein einziger großer Themenblock. Genau da entsteht oft die eigentliche Verwirrung. Alles klingt ähnlich, vieles taucht im gleic...

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[The Zwan-Wolf effect observed in the #Martian atmosphere! 🧐 ] Discovered in 1976, the Zwan-Wolf effect has been observed for the first time in a planet’s atmosphere—specifically, the ionosphere of #Mars. Data collected by NASA’s #MAVEN (Mars Atmosphere and Volatile Evolution) probe showed that, during a strong solar storm, the numerous #electrically charged particles in the ionosphere underwent #compression and spread out across the Martian atmosphere.

More info: https://science.nasa.gov/missions/maven/nasas-maven-makes-1st-discovery-of-atmospheric-effect-at-mars/

[The Zwan-Wolf effect observed in the #Martian atmosphere! 🧐 ] Discovered in 1976, the Zwan-Wolf effect has been observed for the first time in a planet’s atmosphere—specifically, the ionosphere of #Mars. Data collected by NASA’s #MAVEN (Mars Atmosphere and Volatile Evolution) probe showed that, during a strong solar storm, the numerous #electrically charged particles in the ionosphere underwent #compression and spread out across the Martian atmosphere.

More info: https://science.nasa.gov/missions/maven/nasas-maven-makes-1st-discovery-of-atmospheric-effect-at-mars/

[The Zwan-Wolf effect observed in the #Martian atmosphere! 🧐 ] Discovered in 1976, the Zwan-Wolf effect has been observed for the first time in a planet’s atmosphere—specifically, the ionosphere of #Mars. Data collected by NASA’s #MAVEN (Mars Atmosphere and Volatile Evolution) probe showed that, during a strong solar storm, the numerous #electrically charged particles in the ionosphere underwent #compression and spread out across the Martian atmosphere.

More info: https://science.nasa.gov/missions/maven/nasas-maven-makes-1st-discovery-of-atmospheric-effect-at-mars/

[The Zwan-Wolf effect observed in the #Martian atmosphere! 🧐 ] Discovered in 1976, the Zwan-Wolf effect has been observed for the first time in a planet’s atmosphere—specifically, the ionosphere of #Mars. Data collected by NASA’s #MAVEN (Mars Atmosphere and Volatile Evolution) probe showed that, during a strong solar storm, the numerous #electrically charged particles in the ionosphere underwent #compression and spread out across the Martian atmosphere.

More info: https://science.nasa.gov/missions/maven/nasas-maven-makes-1st-discovery-of-atmospheric-effect-at-mars/

[The Zwan-Wolf effect observed in the #Martian atmosphere! 🧐 ] Discovered in 1976, the Zwan-Wolf effect has been observed for the first time in a planet’s atmosphere—specifically, the ionosphere of #Mars. Data collected by NASA’s #MAVEN (Mars Atmosphere and Volatile Evolution) probe showed that, during a strong solar storm, the numerous #electrically charged particles in the ionosphere underwent #compression and spread out across the Martian atmosphere.

More info: https://science.nasa.gov/missions/maven/nasas-maven-makes-1st-discovery-of-atmospheric-effect-at-mars/

Découvert en 1976, l'effet Zwan-Wolf a pour la première fois été observé dans l'#atmosphère d'une planète - en l'occurence, l'ionosphère de la planète #Mars. Les données acquises par la sonde #MAVEN (Mars Atmosphere and Volatile Evolution) de la NASA ont montré que, lors d'une forte tempête solaire, les nombreuses #particules chargées électriquement qui la composent subissaient une #compression et se répartissaient dans l'atmosphère martienne.

https://science.nasa.gov/missions/maven/nasas-maven-makes-1st-discovery-of-atmospheric-effect-at-mars/

Découvert en 1976, l'effet Zwan-Wolf a pour la première fois été observé dans l'#atmosphère d'une planète - en l'occurence, l'ionosphère de la planète #Mars. Les données acquises par la sonde #MAVEN (Mars Atmosphere and Volatile Evolution) de la NASA ont montré que, lors d'une forte tempête solaire, les nombreuses #particules chargées électriquement qui la composent subissaient une #compression et se répartissaient dans l'atmosphère martienne.

https://science.nasa.gov/missions/maven/nasas-maven-makes-1st-discovery-of-atmospheric-effect-at-mars/

Découvert en 1976, l'effet Zwan-Wolf a pour la première fois été observé dans l'#atmosphère d'une planète - en l'occurence, l'ionosphère de la planète #Mars. Les données acquises par la sonde #MAVEN (Mars Atmosphere and Volatile Evolution) de la NASA ont montré que, lors d'une forte tempête solaire, les nombreuses #particules chargées électriquement qui la composent subissaient une #compression et se répartissaient dans l'atmosphère martienne.

https://science.nasa.gov/missions/maven/nasas-maven-makes-1st-discovery-of-atmospheric-effect-at-mars/

Découvert en 1976, l'effet Zwan-Wolf a pour la première fois été observé dans l'#atmosphère d'une planète - en l'occurence, l'ionosphère de la planète #Mars. Les données acquises par la sonde #MAVEN (Mars Atmosphere and Volatile Evolution) de la NASA ont montré que, lors d'une forte tempête solaire, les nombreuses #particules chargées électriquement qui la composent subissaient une #compression et se répartissaient dans l'atmosphère martienne.

https://science.nasa.gov/missions/maven/nasas-maven-makes-1st-discovery-of-atmospheric-effect-at-mars/

Découvert en 1976, l'effet Zwan-Wolf a pour la première fois été observé dans l'#atmosphère d'une planète - en l'occurence, l'ionosphère de la planète #Mars. Les données acquises par la sonde #MAVEN (Mars Atmosphere and Volatile Evolution) de la NASA ont montré que, lors d'une forte tempête solaire, les nombreuses #particules chargées électriquement qui la composent subissaient une #compression et se répartissaient dans l'atmosphère martienne.

https://science.nasa.gov/missions/maven/nasas-maven-makes-1st-discovery-of-atmospheric-effect-at-mars/

Tornare da un viaggio significa quasi sempre ritrovarsi con una quantità ingestibile di foto. Nel caso di Lisbona, il problema non era tanto archiviare gli scatti, quanto riuscire a estrarne una ventina davvero condivisibile: belle, sì, ma anche varie e capaci di raccontare l’esperienza nel suo insieme. PhotoPrism offriva già un’ottima base grazie a geolocalizzazione, riconoscimento facciale, label e strumenti di organizzazione, ma non aveva ancora un modo per comporre automaticamente un album con “le foto più belle” e soprattutto con sufficiente varietà.

Da qui è nata l’idea di un selezionatore AI: una piccola applicazione Java che usa PhotoPrism per recuperare le miniature delle immagini e Ollama per far lavorare due modelli AI, uno multimodale per assegnare un punteggio estetico e produrre una descrizione oggettiva, e un secondo modello testuale per raggruppare semanticamente le foto e selezionarle con più equilibrio.

Il problema vero non era la qualità

Il primo prototipo faceva una cosa molto semplice: prendere le foto da PhotoPrism, inviarle a un modello multimodale su Ollama e chiedere un voto estetico da 1 a 100 insieme a una breve descrizione. Sulla carta sembrava sufficiente, ma in pratica produceva una selezione monotona: immagini molto belle singolarmente, ma spesso troppo simili tra loro.

Era il classico caso in cui un ranking puro ottimizza la qualità locale ma non la copertura narrativa. Se cinque foto dello stesso scorcio o dello stesso momento ricevono voti alti, un algoritmo ingenuo tende a sceglierle tutte. Per costruire un album da condividere, invece, non basta premiare le immagini migliori: bisogna anche evitare la ripetizione.

[…]

Tornare da un viaggio significa quasi sempre ritrovarsi con una quantità ingestibile di foto. Nel caso di Lisbona, il problema non era tanto archiviare gli scatti, quanto riuscire a estrarne una ventina davvero condivisibile: belle, sì, ma anche varie e capaci di raccontare l’esperienza nel suo insieme. PhotoPrism offriva già un’ottima base grazie a geolocalizzazione, riconoscimento facciale, label e strumenti di organizzazione, ma non aveva ancora un modo per comporre automaticamente un album con “le foto più belle” e soprattutto con sufficiente varietà.

Da qui è nata l’idea di un selezionatore AI: una piccola applicazione Java che usa PhotoPrism per recuperare le miniature delle immagini e Ollama per far lavorare due modelli AI, uno multimodale per assegnare un punteggio estetico e produrre una descrizione oggettiva, e un secondo modello testuale per raggruppare semanticamente le foto e selezionarle con più equilibrio.

Il problema vero non era la qualità

Il primo prototipo faceva una cosa molto semplice: prendere le foto da PhotoPrism, inviarle a un modello multimodale su Ollama e chiedere un voto estetico da 1 a 100 insieme a una breve descrizione. Sulla carta sembrava sufficiente, ma in pratica produceva una selezione monotona: immagini molto belle singolarmente, ma spesso troppo simili tra loro.

Era il classico caso in cui un ranking puro ottimizza la qualità locale ma non la copertura narrativa. Se cinque foto dello stesso scorcio o dello stesso momento ricevono voti alti, un algoritmo ingenuo tende a sceglierle tutte. Per costruire un album da condividere, invece, non basta premiare le immagini migliori: bisogna anche evitare la ripetizione.

[…]

Tornare da un viaggio significa quasi sempre ritrovarsi con una quantità ingestibile di foto. Nel caso di Lisbona, il problema non era tanto archiviare gli scatti, quanto riuscire a estrarne una ventina davvero condivisibile: belle, sì, ma anche varie e capaci di raccontare l’esperienza nel suo insieme. PhotoPrism offriva già un’ottima base grazie a geolocalizzazione, riconoscimento facciale, label e strumenti di organizzazione, ma non aveva ancora un modo per comporre automaticamente un album con “le foto più belle” e soprattutto con sufficiente varietà.

Da qui è nata l’idea di un selezionatore AI: una piccola applicazione Java che usa PhotoPrism per recuperare le miniature delle immagini e Ollama per far lavorare due modelli AI, uno multimodale per assegnare un punteggio estetico e produrre una descrizione oggettiva, e un secondo modello testuale per raggruppare semanticamente le foto e selezionarle con più equilibrio.

Il problema vero non era la qualità

Il primo prototipo faceva una cosa molto semplice: prendere le foto da PhotoPrism, inviarle a un modello multimodale su Ollama e chiedere un voto estetico da 1 a 100 insieme a una breve descrizione. Sulla carta sembrava sufficiente, ma in pratica produceva una selezione monotona: immagini molto belle singolarmente, ma spesso troppo simili tra loro.

Era il classico caso in cui un ranking puro ottimizza la qualità locale ma non la copertura narrativa. Se cinque foto dello stesso scorcio o dello stesso momento ricevono voti alti, un algoritmo ingenuo tende a sceglierle tutte. Per costruire un album da condividere, invece, non basta premiare le immagini migliori: bisogna anche evitare la ripetizione.

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Tornare da un viaggio significa quasi sempre ritrovarsi con una quantità ingestibile di foto. Nel caso di Lisbona, il problema non era tanto archiviare gli scatti, quanto riuscire a estrarne una ventina davvero condivisibile: belle, sì, ma anche varie e capaci di raccontare l’esperienza nel suo insieme. PhotoPrism offriva già un’ottima base grazie a geolocalizzazione, riconoscimento facciale, label e strumenti di organizzazione, ma non aveva ancora un modo per comporre automaticamente un album con “le foto più belle” e soprattutto con sufficiente varietà.

Da qui è nata l’idea di un selezionatore AI: una piccola applicazione Java che usa PhotoPrism per recuperare le miniature delle immagini e Ollama per far lavorare due modelli AI, uno multimodale per assegnare un punteggio estetico e produrre una descrizione oggettiva, e un secondo modello testuale per raggruppare semanticamente le foto e selezionarle con più equilibrio.

Il problema vero non era la qualità

Il primo prototipo faceva una cosa molto semplice: prendere le foto da PhotoPrism, inviarle a un modello multimodale su Ollama e chiedere un voto estetico da 1 a 100 insieme a una breve descrizione. Sulla carta sembrava sufficiente, ma in pratica produceva una selezione monotona: immagini molto belle singolarmente, ma spesso troppo simili tra loro.

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Da qui è nata l’idea di un selezionatore AI: una piccola applicazione Java che usa PhotoPrism per recuperare le miniature delle immagini e Ollama per far lavorare due modelli AI, uno multimodale per assegnare un punteggio estetico e produrre una descrizione oggettiva, e un secondo modello testuale per raggruppare semanticamente le foto e selezionarle con più equilibrio.

Il problema vero non era la qualità

Il primo prototipo faceva una cosa molto semplice: prendere le foto da PhotoPrism, inviarle a un modello multimodale su Ollama e chiedere un voto estetico da 1 a 100 insieme a una breve descrizione. Sulla carta sembrava sufficiente, ma in pratica produceva una selezione monotona: immagini molto belle singolarmente, ma spesso troppo simili tra loro.

Era il classico caso in cui un ranking puro ottimizza la qualità locale ma non la copertura narrativa. Se cinque foto dello stesso scorcio o dello stesso momento ricevono voti alti, un algoritmo ingenuo tende a sceglierle tutte. Per costruire un album da condividere, invece, non basta premiare le immagini migliori: bisogna anche evitare la ripetizione.

[…]

Что сейчас с Project Loom? Примеры и код

Практика Project Loom: как включить preview Structured Concurrency в javac, Maven и Gradle, как использовать ScopedValue для request context и StructuredTaskScope для параллельных вызовов, joiner’ы, timeout и связка обеих фич в одном примере. Примеры под JDK 25+ Что же с Project Loom?

https://habr.com/ru/articles/1038528/

#Java #Project_Loom #Structured_Concurrency #virtual_threads #Scoped_Values #StructuredTaskScope #JDK #многопоточность #Maven #Gradle

Что сейчас с Project Loom? Примеры и код

Практика Project Loom: как включить preview Structured Concurrency в javac, Maven и Gradle, как использовать ScopedValue для request context и StructuredTaskScope для параллельных вызовов, joiner’ы, timeout и связка обеих фич в одном примере. Примеры под JDK 25+ Что же с Project Loom?

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Сможете ли вы спроектировать Maven‑монорепозиторий для 5 микросервисов?

В этой статье мы разберём реальную задачу на проектирование Maven Multi‑Module: от циклических зависимостей и неправильного использования spring‑boot‑maven‑plugin до смешения ролей агрегатора и родителя. Затем соберём эталонную структуру по лучшим практикам Spring Cloud и Netflix, добавим CI/CD‑диаграмму и научимся запускать сервис локально без Eureka и RabbitMQ. Найти ошибки

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031254/

#Maven #монорепозиторий #микросервисы #Spring_Boot #multimodule #dependencyManagement #Maven_Wrapper #архитектура_сборки #Java

Сможете ли вы спроектировать Maven‑монорепозиторий для 5 микросервисов?

В этой статье мы разберём реальную задачу на проектирование Maven Multi‑Module: от циклических зависимостей и неправильного использования spring‑boot‑maven‑plugin до смешения ролей агрегатора и родителя. Затем соберём эталонную структуру по лучшим практикам Spring Cloud и Netflix, добавим CI/CD‑диаграмму и научимся запускать сервис локально без Eureka и RabbitMQ. Найти ошибки

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MAVEN Detects Rare Atmospheric Effect on Mars

New observations from NASA’s Mars Atmosphere and Volatile EvolutioN (MAVEN) spacecraft reveal that the Zwan-Wolf effect — a…
#NewsBeep #News #Science #Atmosphere #AU #Australia #Ionosphere #Magnetosphere #Mars #MAVEN #NASA #planet #SolarSystem #Solarwind #Sun #Zwan-Wolfeffect
https://www.newsbeep.com/au/682143/

MAVEN Detects Rare Atmospheric Effect on Mars

New observations from NASA’s Mars Atmosphere and Volatile EvolutioN (MAVEN) spacecraft reveal that the Zwan-Wolf effect — a…
#NewsBeep #News #Science #Atmosphere #AU #Australia #Ionosphere #Magnetosphere #Mars #MAVEN #NASA #planet #SolarSystem #Solarwind #Sun #Zwan-Wolfeffect
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Active #Mars 🔴 missions

• #Perseverance 🇺🇸 🛞
• #Curiosity 🇺🇸 🛞

• #Zhurong 🇨🇳 🛞🪫*

• #MarsOdyssey 🇺🇸 🛰️ 📶
• #Tianwen1 🇨🇳 🛰️ 📶
• #Hope 🇦🇪 🛰️ 📶
• #ExoMars Trace Gas Orbiter 🇪🇺🇷🇺 🛰️ 📶
• #MRO Mars Reconnaissance Orbiter 🇺🇸 🛰️ 📶
• #MarsExpress 🇪🇺 🛰️ 📶
• #ESCAPADE 🇺🇸 🛰️ 📶

• #MAVEN 🇺🇸 🛰️ 🔇 **

*🪫likely too much dust on its solar panels to generate power
** 🔇likely unrecoverable but not yet declared inactive

Active, past, future missions : https://www.planetary.org/space-missions/every-mars-mission

Picture CC BY-NC 3.0 https://www.planetary.org/space-images/the-mars-exploration-family-portrait

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NASA’s MAVEN Makes 1st Discovery of Atmospheric Effect at Mars

In December 2023, scientists looking at Mars data stumbled across something completely unexpected — observations of an atmospheric…
#NewsBeep #News #US #USA #UnitedStates #UnitedStatesOfAmerica #Space #GoddardSpaceFlightCenter #mars #MAVEN(MarsAtmosphereandVolatileEvolutioN) #Science #TheSolarSystem
https://www.newsbeep.com/us/651027/

NASA’s MAVEN Makes 1st Discovery of Atmospheric Effect at Mars

In December 2023, scientists looking at Mars data stumbled across something completely unexpected — observations of an atmospheric…
#NewsBeep #News #US #USA #UnitedStates #UnitedStatesOfAmerica #Space #GoddardSpaceFlightCenter #mars #MAVEN(MarsAtmosphereandVolatileEvolutioN) #Science #TheSolarSystem
https://www.newsbeep.com/us/651027/

NASA’s MAVEN Makes 1st Discovery of Atmospheric Effect at Mars

In December 2023, scientists looking at Mars data stumbled across something completely unexpected — observations of an atmospheric…
#NewsBeep #News #Space #GoddardSpaceFlightCenter #Mars #MAVEN(MarsAtmosphereandVolatileEvolutioN) #Science #TheSolarSystem #UK #UnitedKingdom
https://www.newsbeep.com/uk/591128/

NASA’s MAVEN Makes 1st Discovery of Atmospheric Effect at Mars

In December 2023, scientists looking at Mars data stumbled across something completely unexpected — observations of an atmospheric…
#NewsBeep #News #Space #CA #Canada #GoddardSpaceFlightCenter #mars #MAVEN(MarsAtmosphereandVolatileEvolutioN) #Science #TheSolarSystem
https://www.newsbeep.com/ca/678041/

https://www.europesays.com/ie/490983/ NASA’s MAVEN Makes 1st Discovery of Atmospheric Effect at Mars #Éire #GoddardSpaceFlightCenter #IE #Ireland #Mars #MAVEN(MarsAtmosphereAndVolatileEvolutioN) #Science #Space #TheSolarSystem

NASA’s MAVEN Makes 1st Discovery of Atmospheric Effect at Mars https://www.byteseu.com/2032238/ #GoddardSpaceFlightCenter #Mars #MAVEN(MarsAtmosphereAndVolatileEvolutioN) #Science #TheSolarSystem

Maven 3.9.16 is out, grab it while hot!
Related releases:
* Maven BOMs https://github.com/maveniverse/maven-boms/releases/tag/maven-3.9.16-01
* MIMA https://github.com/maveniverse/mima/releases/tag/release-2.4.44

#maven #asf #maveniverse

Maven 3.9.16 is out, grab it while hot!
Related releases:
* Maven BOMs https://github.com/maveniverse/maven-boms/releases/tag/maven-3.9.16-01
* MIMA https://github.com/maveniverse/mima/releases/tag/release-2.4.44

#maven #asf #maveniverse

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Related releases:
* Maven BOMs https://github.com/maveniverse/maven-boms/releases/tag/maven-3.9.16-01
* MIMA https://github.com/maveniverse/mima/releases/tag/release-2.4.44

#maven #asf #maveniverse

Maven 3.9.16 is out, grab it while hot!
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* Maven BOMs https://github.com/maveniverse/maven-boms/releases/tag/maven-3.9.16-01
* MIMA https://github.com/maveniverse/mima/releases/tag/release-2.4.44

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Maven 3.9.16 is out, grab it while hot!
Related releases:
* Maven BOMs https://github.com/maveniverse/maven-boms/releases/tag/maven-3.9.16-01
* MIMA https://github.com/maveniverse/mima/releases/tag/release-2.4.44

#maven #asf #maveniverse

> 120 malicious packages have been pulled from RubyGems

https://thehackernews.com/2026/05/rubygems-suspends-new-signups-after.html

For those counting: #npm, #PyPI, #RubyGems, #cargo #NuGet, #packagist and #Maven so far…

> 120 malicious packages have been pulled from RubyGems

https://thehackernews.com/2026/05/rubygems-suspends-new-signups-after.html

For those counting: #npm, #PyPI, #RubyGems, #cargo #NuGet, #packagist and #Maven so far…

> 120 malicious packages have been pulled from RubyGems

https://thehackernews.com/2026/05/rubygems-suspends-new-signups-after.html

For those counting: #npm, #PyPI, #RubyGems, #cargo #NuGet, #packagist and #Maven so far…

Maven Profile gehören zu den Stellen in Maven, die am Anfang schnell unnötig kompliziert wirken. In der Praxis sind sie aber ziemlich nützlich, sobald du nicht mehr nur ein Projekt mit genau einer einzigen Ausführung hast. Ein typisches Beispiel: Lokal willst du dein Projekt mit anderen Einstell

https://magicmarcy.de/maven-profile-einfach-erklaert-so-steuerst-du-deinen-build-gezielt

#Maven #Profile #Build #pom #CI #Dev #Programming #Anhängigkeiten #Dependency

Maven Profile gehören zu den Stellen in Maven, die am Anfang schnell unnötig kompliziert wirken. In der Praxis sind sie aber ziemlich nützlich, sobald du nicht mehr nur ein Projekt mit genau einer einzigen Ausführung hast. Ein typisches Beispiel: Lokal willst du dein Projekt mit anderen Einstell

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