Java关于Editplus自动完成功能的使用

介绍了在EditPlus软件中配置Java自动完成功能的操作。先进入主界面,点击工具菜单的“配置用户工具”,在“参数设置”对话框选择“文件”中的“设置&语法”,文件类型选Java,勾上自动完成选项并加载默认文件,可添加输出语句自动完成,如输入syso回车自动补充为System.out.println();

打开软件,进入主界面。点击工具菜单,单击“配置用户工具”,进入对话框;

进入“参数设置”对话框之后,选择“文件”中的“设置&语法”,文件类型选择“Java”,勾上自动完成选项,打开默认的自动完成文件,进行个性编写(点击java.acp后面的加载);

     在这里我们选择添加输出语句自动完成语句:

 

当我们输入syso回车后,会自动补充语句到System.out.println();

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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