Flex Builder 3.0 for Eclipse

本文提供了一种FlexBuilder3.0的绿色安装方法,适用于已安装Eclipse3.3并配置好JAVA环境的系统。通过特定步骤将FlexBuilder组件整合到Eclipse中,避免重复安装JRE。

这两天准备学习Flex,于是下载了Flex Builder 3.0 For Eclipse plugin准备安装.
但是安装后启动Eclipse,找了半天也没找到Flex.而且Flex Builder会把JRE也安装.觉得这样很不爽.

所以我想到能不能来个Flex Builder绿色安装方法呢.

想到就做.下面是我的安装过程.(前提是系统已经有JRE,且JAVA环境变量已经配置OK,此处略过该安装)

一.首先下载安装Eclipse 3.3 解压到 D:\Program Files\eclipse 到算安装成功了.
二.下载安装Flex Builder 3.0
http://trials.adobe.com/Applicat ... FB3_WWEJ_Plugin.exe
1. 指定 Flex Builder 3.0 安装路径为D:\Program Files\eclipse\Flex Builder,进下一步. (你也可设为其它目录,但不要这样:D:\Program Files\eclipse)
2. 指定 Eclipse 安装路径为 D:\Program Files\eclipse 进下一步.
3. 选择是否安装浏览器 Flash Plyer 9 插件(可选安装)
安装要花一点时间.大家慢慢等待...出现一些提示你不用管它.
等安装完后运行 Eclipse.exe 你是看不到 Flex的..往下看我会帮你解决这个问题^_^
三. 绿化Flex Builder 这是重点.
1. 把D:\Program Files\eclipse\Flex Builder\com.adobe.flexbuilder.update.site\下的 plugins、features、site.xml
复制到 D:\Program Files\eclipse\ (如果你的eclipse目录已经有一个site.xml 你只要把两个文件的feature节内容合并就好了.)

2. 把D:\Program Files\eclipse\Flex Builder\eclipse\下的 plugins、features(如果有的话,这是Eclipse的一些更新)
复制到 D:\Program Files\eclipse\

3. 把D:\Program Files\eclipse\Flex Builder\sdks 复制到D:\Program Files\eclipse\

OK,Flex Builder安装完成,接下来就是启动Elipse
我们现在已经可以找到Flex了.但还没完,请往下看.

4. 进行Flex的配置.
Eclipse中.点击->Window->Preferences->Flex->Installed Flex SDKs
修改Flex SDKs 2.0 和 Flex SDKs 3.0的路径点Apply让设置成效.

重启Eclipse..你就可以开发Flex了.

5. 现在你的Flex已经开始工作了.但之前安装的Flex Builder怎么办呢.哈哈.
运行这个D:\Program Files\eclipse\Flex Builder\Uninstall Adobe Flex Builder 3 Plug-in\Uninstall Adobe Flex Builder 3 Plug-in.exe就可以了.

可是这鬼东西怎么玩呢..呵呵..大家一起学习交流吧..

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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