JAVA开发之旅(一)###配置JAVA开发环境###

本文详细介绍JAVA开发环境的配置步骤,包括JDK的下载安装、环境变量的配置及检验方法,并通过实现经典案例“HelloWorld”,展示JAVA程序从编写到运行的全过程。

###配置JAVA开发环境###

1. 下载安装JDK

通过 www.oracle.com 网站内下载JDK(Java develop kit)JAVA开发工具包

将下载好的jdk进行一件傻瓜式安装 

注:安装路径不能有中文存在

2. 配置环境变量

右键单击我的电脑 --> 属性 --> 高级系统设置 --> 环境变量


在系统变量下点击新建 --> 设置变量名为:JAVA_HOME --> 变量值为安装JDK的路径 --> 确认


在系统变量下找到Path并双击 --> win10下点击新建(win7下直接在最前放输入)%JAVA_HOME%\bin --> 确认


3. 检验是否配置成功

点击键盘 win+R --> 输入cmd --> 输入 java -version 


这就表示我们已经搭配成功了接下来我们一起来完成第一个程序“Hello World”

1)路径下新建一个文本

2)输入HelloWorld的主要程序

class helloworld{
public static void main(String[] args){
System.out.println("hello world");
}
}

存后将扩展名改为 .java

4)cmd内输入 某盘: 将路径设置为该盘  --> cd 刚刚我们输入好的文件路径


5)通过javac来将程序编译为class类文件


编译好后会出现一个.class为扩展名的文件

6)执行第一个程序hello world

输入 java helloworld


执行完毕~

但是我们不能每次开发都通过这种方式去执行代码所以我们必须有一个编译器

这里在我们的开发过程中所用的编译器为:eclipse


通过该软件 我们就可以开始我们的java开发之旅了

下次我们将会先讲解如何使用eclipse


####END####

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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